在将NodeManager的总内存平均分配给每个Executor,最后再将单个Executor的内存按照大约10:1的比例分配到spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead。 根据上述思路,可得到如下关系: (spark.executor.memory+spark.executor.memoryOverhead)= yarn.nodemanager.resource.memory-mb * (spark.executor.cores/yarn.node...
--可将多个小文件切片,合并为一个切片,进而由一个map任务处理 set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; Reduce端:将输出的小文件,合并成大文件。 --开启合并Hive on Spark任务输出的小文件 set hive.merge.sparkfiles=true;...
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...
sethive.merge.smallfiles.avgsize=16000000--spark 设置--设置合并文件的大小setspark.sql.hive.merge.size.per.task=1073741824--当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。setspark.sql.hive.merge.smallfile.size=134217728--设置reduce端输出进行合并,默认为falsesetspark.sql.hive....
Hive on Spark对于Map Join的实现与MapReduce不同。最初考虑使用Spark提供的广播功能来把小表的Hash Table分发到各个计算节点上。使用广播的优点是Spark采用了高效的广播算法,其性能应该优于使用Distributed Cache。而使用广播的缺点是会为Driver和计算节点带来很大的内存开销。
(六)Hive优化 小文件问题的影响 1.从Hive的角度看,小文件会开很多map,一个map开一个JVM去执行,所以这些任务的初始化,启动,执行会浪费大量的资源,严重影响性能。 2.在HDFS中,每个小文件对象约占150byte,如果小文件过多会占用大量内存。这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩展。
因此，Hive on Spark选择了类似于Distributed Cache的方式来实现Map Join，而且为小表生成Hash Table的任务可以分布式的执行，进一步减轻客户端的压力。不同于MapReduce，对于Hive on Spark而言，LocalWork只是为了提供一些优化时的必要信息，并不会真正被执行。对于小表的扫描以独立的SparkTask分布式地执行，为此，我们也...
在使用SparkSql进行项目开发的过程,往往会碰到一个比较头疼的问题,由于SparkSql的默认并行度是200,当sql中包含有join、group by相关的shuffle操作时,会产生很多小文件;太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask,任务耗时高。因此,需要对小文件问题进行优化。
1.1 Hive on spark 动机 1.2 设计原则 1.3 与Shark和Spark SQL的比较 1.4 其它考虑 二.Hive on Spark 性能测试 参考 备注: Hive 版本 2.1.1 一.Hive on Spark介绍 Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,最初由Facebook开发,在经过多年发展之后,已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark(...
09.Spark配置的案例实操 10.Hive的执行计划 11.启动进程 12.分组聚合优化的原理 13.分组聚合优化的实操 14.Join优化的说明 15.MapJoin的优化实操 16.Sort_Bucket_Join实操 17.数据倾斜的优化说明 18.分组聚合优化的方案 19.分组聚合优化的实操 20.Join倾斜的说明 ...