Driver主要配置内存即可,相关的参数有spark.driver.memory和spark.driver.memoryOverhead。spark.driver.memory用于指定Driver进程的堆内存大小,spark.driver.memoryOverhead用于指定Driver进程的堆外内存大小。默认情况下,两者的关系如下:spark.driver.memoryOverhead=spark.driver.memory*0.1。两者的和才算一个Driver进程所...
由于HDFS上的数据很有可能被压缩或序列化,使得大小减小,所以由MR迁移到Spark时要适当调高这个参数,以保证map join正常转换。一般会设为100~200MB左右,如果内存充裕,可以更大点。 hive.merge.sparkfiles 小文件是HDFS的天敌,所以Hive原生提供了合并小文件的选项,在on MR时是hive.merge.mapredfiles,但是on Spark时会...
spark.driver.memoryOverhead 2G 3. Spark配置过程 1) 修改spark-defaults.conf文件 该文件位置$HIVE_HOME/conf目录下 spark.master yarn spark.eventLog.enable true # 这里是hadoop ha的core-site中的dfs.nameservices配置 spark.eventLog.dir hdfs://mycluster/spark-history spark.executor.cores 4 spark.execut...
本次调优只设置了spark.executor.memory和spark.executor.cores两个参数,没有涉及到spark.executor.instances参数,而默认的spark.executor.instances为2,也就是每个作业只用到2个executor,因此还没将性能发挥到最佳。 接下来采用100g的数据量,并且增加...
一、基础配置 我们公司yarn node节点的可用资源配置为:单台node节点可用资源数:核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置,主要配置...
spark.default.parallelism 参数说明:该参数⽤于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议:Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的⼀个错误就是不去设置这个参数,那么此时就会导致Spark⾃⼰根据底层HDFS的block数量来设置task...
Hive 、Hive On SparK、Spark 一、框架 1.1 Hive: 1> 把HQL翻译长map-reduce的代码,并且有可能产生很多mapreduce的job 2> 把生产的Mapreduce代码及相关资源打包成jar并发布到Hadoop的集群当中并进行运行 计算靠MapReduce,存储靠HDFS,驱动靠Driver,运行靠Yarn。将其看作Hadoop的数据仓库工具。
Spark资源参数优化: 主要针对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节资源相关参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。例如:num-executors、executor-memory、executor-cores等。 Shuffle相关参数调优 主要针对spark运行过程中的shuffle,通过调节参数,提高shuffle的执行效率,从而提升spark作业的执行性能。例...
本套视频教程是基于Hive on Spark版本的离线数仓调优指南,通过对Yarn配置、Spark配置、Hive SQL中聚合优化、分组优化和并行度优化等方式,结合代码和具体参数详细介绍如何进行离线数仓的调优。教程特色:一、真实,采用阿里云服务器,配置拉满;二、数据
默认值:true,参数说明:Container重用开关Spark引擎 Hive社区于2014年推出了Hive on Spark项目(HIVE-7292),将Spark作为继MapReduce和Tez之后Hive的第三个计算引擎。该项目由Cloudera、Intel和MapR等几家公司共同开发,并受到了来自Hive和Spark两个社区的共同关注。通过该项目,可以提高Hive查询的性能,同时为已经部署了Hive...