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hive on spark看执行计划 hive job 执行计划查看 HIVE执行计划查看 关键字EXPLAIN 使用方法:EXPLAIN SELECT ```(SQL语句) 解释:MapReduce:表示当前任务执行所用的计算机引擎是MapReduce Map Operator Tree:表示当前描述的Map阶段执行的操作信息。 Reduce Operator Tree:表示当前描述的Reduce阶段的操作信息。 MAP: Table...
对于On Spark引擎,引入了SparkComplier,类似于MapReduceCompiler和TezCompiler; SparkComplier: 将从Hive中得到的逻辑执行计划转成在Spark上能运行的计划; 在产生Spark计划的时候做一些物理执行计划的优化; SparkTask:在Spark集群中执行的一个job SparkWork:SparkTask的计划,可以通过explain查看 SparkComplier: 将Hive的执行...
2023-09-13 02:12:51,970 Stage-10_0: 0/1099 Stage-9_0: 754(+346)/9478 本文只针对hive on spark展开。 日志中对比之前运行过程中,task数突然变少,导致sql执行缓慢。 通过对比执行计划,如发现task数据变少。大概率是统计信息出现问题,可以通过重新分析统计信息解决。 ANALYZE TABLE ods_fact_sale_partion...
SQL 执行层都是 Spark 引擎 不同点: SQL 解析层不同, Hive on Spark (hive compiler), Spark on Hive (SparkSQL compiler) 各自的长期规划不同: 其中SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展,而不再受限于 Hive,只是兼容 Hive;而 Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划,该计划将 Spark 作为 Hive 的底...
物理层优化器进行MapReduce任务的变换,生成最终的执行计划 解析步骤,和sparkSQL大同小异。(大数据领域中的presto,impala这种支持SQL查询架构,大同小异,非常好理解) 那么我们先拆分下四个概念:Spark SQL引擎,SparkRDD引擎,Hive SQL引擎,Hive MR引擎。 来看这三个概念:Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive ...
spark.executor.memoryOverhead 2G 3.1.3 Executor个数配置 此处的Executor个数是指分配给一个Spark应用的Executor个数,Executor个数对于Spark应用的执行速度有很大的影响,所以Executor个数的确定十分重要。 一个Spark应用的Executor个数的指定方式有两种,静态分配和动态分配。
Hive用Spark作底层计算引擎:Hive on Spark 2 Hive架构与基本原理 Hadoop社区构建数仓的核心组件,提供丰富的用户接口,接收用户提交的SQL查询语句。这些查询语句经过Hive解析与优化后,转化为分布式任务,并交付HadoopMapReduce执行。 核心: User Interface(1) Driver(3) ...
Spark SQL:sql的解析与执行 Hive on spark:hive on spark实现详解 1. Hive流程: 语法分析阶段,Hive利用Antlr将用户提交的SQL语句解析成一棵抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。 生成逻辑计划包括通过Metastore获取相关的元数据,以及对AST进行语义分析。得到的逻辑计划为一棵由Hive操作符组成的树,Hive操作符即Hive...