说明:Spark shuffle服务的作用是管理Executor中的各Task的输出文件,主要是shuffle过程map端的输出文件。由于启用资源动态分配后,Spark会在一个应用未结束前,将已经完成任务,处于空闲状态的Executor关闭。Executor关闭后,其输出的文件,也就无法供其他Executor使用了。需要启用Spark shuffle服务,来管理各Executor输出的文件,...
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时会改成hive.merge.sparkfiles,注意要把这个参数设为true。至于小文件合并的阈值参数,即hive.merge.smallfiles.avgsize与hive.merge.size.per.task都没有变化。
Hive on Spark 的调优是一个复杂但至关重要的过程,它涉及对Hive和Spark的深入理解,以及根据具体工作负载和资源环境进行的细致调整。以下是一些关键的调优策略和步骤,帮助你提升Hive on Spark的性能: 1. 研究并理解Hive on Spark的基本架构和工作原理 Hive on Spark将Hive的查询转换为Spark作业执行。理解这一转换过程...
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;
Hive on spark 共享了很多hive性能相关的配置。可以像调优hive on mapreduce一样调优hive on spark。 然而,hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size是基于统计信息将基础join转化为map join的阈值,可能会对性能产生重大影响。 尽管该配置可以用hive on mr和hive on spark,但是两者的解释不同。
hive3.x on spark3.0生产调优实践 1 数据倾斜 绝大部分任务都很快完成,只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至最终执行失败,这样的现象为数据倾斜现象。 将数据倾斜分为单表携带了 GroupBy 字段的查询和两表(或者多表)Join 的查询。 1.1 单表数据倾斜优化...
Hive On Spark 调优 一 集群环境 5台机器,2台为主节点16核心,64G内存;3台从节点,32核心,128G内存。 二Yarn配置 所有配置位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml文件中。修改一下配置后,分发该配置文件,并重启yarn生效。 1. yarn.nodemanager.resource.memory-mb ...
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。
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...