1,Hive的引擎目前为止有三种,分别为MR,TEZ,SPRAK.由于公司用的是Hive1.2.1,spark是 老版本1.6.2,我查了hive on spark 的网页后发现这个hive version 不支持我目前这个版本的 spark,因此转向研究这两种引擎的区别. beeline->set hive.execution.engine=tez; beeline->set hive.execution.engine=mr; beeline->set...
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...
1.2、配置spark-defaults.conf $ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf $ vi spark-defaults.conf spark.master yarn spark.deploy.mode cluster spark.yarn.historyServer.address master-100:18080 spark.history.ui.port 18080 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master-100:...
hive --service metastore 3、启动zookeeper集群,启动HDFS集群。 4、启动SparkShell 读取Hive中的表总数,对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ./spark-shell --master spark://node1:7077,node2:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 1g --total-executor-cores 1 import org.apache.spark.sql.hive.H...
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,修改相关方法,直到...
hive on spark 模式下,hs2 承载了 spark 客户端的角色,hs2 通过 spark-submit脚本提交 spark 作业; 无论用户如何配置 spark-defaults.conf, hive on spark 固定使用的都是 yarn cluster 模式; 如果用户在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode=client” 手动指定 hive on spark 的deployMode 为...
一. Spark shell配置 Spark shell默认就是可以访问的 spark-shell spark.sql("select count(*) from test.t2").show() image.png 二. Hive on Spark配置 2.1 问题描述 sethive.execution.engine=mr;selectcount(*)fromtest.t2;sethive.execution.engine=spark;selectcount(*)fromtest.t2; ...
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 ...
Spark on Hive 是Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; 通过SparkSQL来操作Hive表中的...