但是Hive on MR下统计表的大小时,使用的是数据在磁盘上存储的近似大小,而Hive on Spark下则改用在内存中存储的近似大小。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....
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.execution.engine=spark;-- 修改spark on yarn的资源队列SETspark.yarn.queue=root.dw_offline_day;-- 设置Driver内存SETspark.driver.memory=1G;-- 设置Executor核数SETspark.executor.cores=4;-- 设置Executor内存SETspark.executor.memory=11G;-- 设置Executor个数SETspark.executor.instances=10;-- 设置...
hive on spark使用的是rawDataSize。由于可能存在压缩和序列化,这两个值会有较大的差别。 对于hive on spark 需要将hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size指定为更大的值,才能将与hive on mr相同的join转化为map join。 可以增加此参数的值,以使地图连接转换更具凶猛。 将common join 转换为 map join...
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 ...
调优过程 数据量:10g 屏幕快照 2016-09-29 上午10.39.00.png 可以看出: 随着每个executor占用的CPU core数增加,q04查询的时间显著下降,q03也下降,但幅度没那么大。 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...
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 on spark 相关参数设置 #设置计算引擎 set hive.execution.engine=spark; #设置spark提交模式 set spark.master=yarn-cluster; #设置作业提交队列 set spark.yarn.queue=queue_name; #设置队列的名字 set mapreduce.job.queuename=root.users.hdfs; #设置作业名称 set spark.app.name=job_name; #该参数用...
HiveonSpark配置 兼容性说明 注意:官网下载的 Hive3.1.2 和 Spark3.0.0 默认是不兼容的。 因为Hive3.1.2 支持的 Spark 版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。 编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方...