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,...
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;
1.1 Hive on spark 动机 下面是Hive在Spark上运行的主要动机:Spark用户的好处:对于已经在使用Spark进行其他数据处理和机器学习需求的用户来说,这个特性非常有价值。在一个执行后端进行标准化对于操作管理来说是很方便的,并且可以更容易地开发专门技术来调试问题和进行改进。 更广泛地采用Hive:遵循前面的观点,这将Hive作...
需要启用Spark shuffle服务,来管理各Executor输出的文件,这样就能关闭空闲的Executor,而不影响后续的计算任务了。 2.4 Driver配置说明 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...
spark.driver.memory 当运行hive on spark的时候,每个spark driver能申请的最大jvm 堆内存。该参数结合 spark.driver.memoryOverhead共同决定着driver的内存大小。 driver的内存大小并不直接影响性能,但是也不要job的运行受限于driver的内存. 这里给出spark driver内存申请的方案,假设yarn.nodemanager.resource.memory-mb...
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 ...
HiveonSpark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况,Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Driver参数 spark.driver.cores ...
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...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和...
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。为了使用广播，Hash Table的数据需要先被传送...