Executor相关的参数有:spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead。spark.executor.memory用于指定Executor进程的堆内存大小,这部分内存用于任务的计算和存储;spark.executor.memoryOverhead用于指定Executor进程的堆外内存,这部分内存用于JVM的额外开销,操作系统开销等。两者的和才算一个Executor进程所需的总内存大小。
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是Spark SQL语法,Spark负责采用RDD执行。 2. Hive on Spark配置 1)兼容性说明 注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不...
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。 测试Hive On Spark 进入Hive 中创建测试表: drop table if exists books; create table books(id int,book_name ...
考虑到系统基础服务和HDFS等组件的余量,一般会将YARN NodeManager的yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数设为28,也就是YARN能够利用其中的28核,此时将spark.executor.cores设为4最合适,最多可以正好分配给7个Executor而不造成浪费。又假设yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores为26,那么将spark.executor.cores设为5最...
<value>spark</value> </property> --> <!--提交任务超时时间,单位ms--> <property> <name>hive.spark.client.connect.timeout</name> <value>50000</value> </property> <property> <name>hive.heapsize</name> <value>4096</value> </property> <property> <name>hive.exec.spark.default.parallelism...
Hive on Spark是Apache Hive的一个组件,可以利用Apache Spark的计算引擎来加速Hive的查询。通过将Hive的查询转化为Spark的任务,可以利用Spark的内存计算能力和分布式处理能力,提高查询性能和可伸缩性。 在使用Hive on Spark时,可以通过一些参数设置来优化性能和控制行为。本文将介绍一些常用的Hive on Spark参数,并提供相...
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,主要配置对象包括:Executor和Driver内存,Executor配额,任务并行度。 Spark系统架构 1、Executor内存和核数 配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用core,建议将core设...
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...
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 ...