(4)在hive中创建spark配置文件 [yobhel@hadoop101software]$ vim/opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf 添加如下内容(在执行任务时,会根据如下参数执行) spark.master yarn spark.eventLog.enabledtruespark.eventLog.dir hdfs://hadoop101:8020/spark-history spark.executor.memory1g spark.driver.memory1g 在...
要使用Hive on Spark,所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包,hive on spark 的官网上说“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官网下载的编译的Spark都是有集成Hive的,因此需要自己下载源码来编译,并且编译的时候不指定Hive。 我们这里用的Spark源码...
在Hive 的配置文件中指定 Sparkjar包的存放位置: cd $HIVE_HOME/conf vim hive-site.xml 在其中添加下列三项配置: spark.yarn.jars hdfs://hadoop120:8020/spark-jars/* hive.execution.engine spark hive.spark.client.connect.timeout 5000 配置项添加完成后,我们就配置好了 Hive On Spark,下面对其进行测试。
更进一步,在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode” 查看可知,hive on spark 的 deployMode 固定为 cluster,无论 spark-defauls.conf 中 spark.submit.deployMode 配置如何; 更进一步,在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode=client” 手动指定 hive on spark 的deployMode 为 cli...
默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark。 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hive-2.1.1.src.tar.gz源码解压后,打开pom.xml发现spark版本为1.6.0---官网介绍版本必须对应才能兼容如hive2.1.1-spark1.6.0 4.下载spark-1.6.0.tgz源码(网上都是带有集成hive的,需要重新...
hive的离线数仓 on 基于spark hive离线分析 1.1 分桶表 1.1.1 分桶表概念 分区和分桶可以同时,分桶是更细粒度的分配方式。分区是追求效率,分桶又解决什么问题呢?海量数据的分开存储。 对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶...
一、 hive的lib下需要和spark的版本对应,比如spark是3.0的版本,那么lib下对应的spark的jar包需要也是3.0的。 二、 配置spark的环境变量,为...
Hive On Spark 配置 (1)首先安装包要选择对,否则就没有开始了。 Hive版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar spark版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive(不需要把Hive编译进去) (2)假设你已经安装好Hive(元数据为Derby)和spark,那么默认Hive走mr,需要修改以下配置让Hive走spark ...
1. Executor配置 1) Executor CPU核数 单个Executor的cpu核数由 spark.executor.cores 决定,建议配置为4~6,具体按实际情况配置,原则时充分利用资源。按照本文档的资源以及yarn配置,分给yarn为16核心,则这里配置为4最为合适,保证能够正好分完4个任务。