(5)向HDFS上传Spark纯净版jar包 说明1:由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本,直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包,不包含hadoop和hive相关依赖,避免冲突。 说明2:Hive任务最终由Spark来执行,Spark任务资源分配由Yarn来调度,该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。...
Spark "1" -- "1" Spark Configuration : 配置Spark 以下是配置Hive on Spark的流程图示例: 安装Apache Hive和Apache Spark配置Hive使用Spark作为执行引擎添加Spark配置到Hive配置文件启动Spark集群启动Hive服务使用HiveQL查询语言查询数据 配置Hive on Spark是一个相对简单的过程,只需要按照上述步骤进行配置即可。配置完...
[root@dev-spark-slave-171 jars]# cp spark-network-common_2.12-3.1.2.jar spark-core_2.12-3.1.2.jar scala-library-2.12.10.jar chill-java-0.9.5.jar chill_2.12-0.9.5.jar jackson-module-paranamer-2.10.0.jar jackson-module-scala_2.12-2.10.0.jar jersey-container-servlet-core-2.30.jar jersey...
7、为hive添加spark jar包: cp /opt/software/spark-1.6.0/core/target/spark-core_2.10-1.6.0.jar /opt/cdh5/hive-2.1.0/lib/ ln -s /opt/cdh5/spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar /opt/cdh5/hive-2.1.0/lib/ bin/hdfs dfs -put /opt/cdh5/...
在Hive 的配置文件中指定 Sparkjar包的存放位置: cd $HIVE_HOME/conf vim hive-site.xml 在其中添加下列三项配置: spark.yarn.jars hdfs://hadoop120:8020/spark-jars/* hive.execution.engine spark hive.spark.client.connect.timeout 5000 配置项添加完成后,我们就配置好了 Hive On Spark,下面对其进行测试。
原来用CDH的时若想使用Hive on Spark,则只需要简单的set一下engine即可。但在开源版本中,想实现上述功能并非容事,下面做下整个操作过程的记录。 部署过程 下载spark源码 由于我使用的hive 2.3.x版本,根据官方的对照边相应的spark为2.0.0,于是在Git上下载了对应的代码后进行编译,编译的目的是去掉Hive jar,得到纯净...
安装和Spark对应版本一起编译的Hive,当前官网推荐的版本关系如下: HiveVersionSparkVersion 二.安装Spark ①在Hive所在机器安装Spark,配置Spark on Yarn模式。 安装的spark,必须是一个不包含hive的jar包的版本。 但是一般spark发行版都是有hive依赖的,所以要手动编译源码来获得不包含hive相关jar的spark二进制包。
Hive On Spark 调优 一 集群环境 5台机器,2台为主节点16核心,64G内存;3台从节点,32核心,128G内存。 二Yarn配置 所有配置位于$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 ...
1. 回顾下 spark 的架构图和部署模式 来自官方的经典的 spark 架构图如下: image 上述架构图,从进程的角度来讲,有四个角色/组件: Cluster manager:An external service for acquiring resources on the cluster (e.g. standalone manager, Mesos, YARN, Kubernetes) ...
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...