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,...
Hive on Spark 的调优是一个复杂但至关重要的过程,它涉及对Hive和Spark的深入理解,以及根据具体工作负载和资源环境进行的细致调整。以下是一些关键的调优策略和步骤,帮助你提升Hive on Spark的性能: 1. 研究并理解Hive on Spark的基本架构和工作原理 Hive on Spark将Hive的查询转换为Spark作业执行。理解这一转换过程...
若我们一共有10台32C/128G的节点,并按照上述配置(即每个节点承载7个Executor),那么理论上讲我们可以将spark.executor.instances设为70,以使集群资源最大化利用。但是实际上一般都会适当设小一些(推荐是理论值的一半左右),因为Driver也要占用资源,并且一个YARN集群往往还要承载除了Hive on Spark之外的其他业务。 spark....
若我们一共有10台32C/128G的节点,并按照上述配置(即每个节点承载7个Executor),那么理论上讲我们可以将spark.executor.instances设为70,以使集群资源最大化利用。但是实际上一般都会适当设小一些(推荐是理论值的一半左右),因为Driver也要占用资源,并且一个YARN集群往往还要承载除了Hive on Spark之外的其他业务。 spark....
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 ...
hive on spark 性能远比hive on mr 要好,而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hive on spark。 udf函数也是全部支持。 本文主要是想讲hive on spark在运行于yarn模式的情况下如何调优。 下文举例讲解的yarn节点机器配置,假设有32核,120GB内存。
hive3.x on spark3.0生产调优实践 1 数据倾斜 绝大部分任务都很快完成,只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至最终执行失败,这样的现象为数据倾斜现象。 将数据倾斜分为单表携带了 GroupBy 字段的查询和两表(或者多表)Join 的查询。 1.1 单表数据倾斜优化...
本次调优只设置了spark.executor.memory和spark.executor.cores两个参数,没有涉及到spark.executor.instances参数,而默认的spark.executor.instances为2,也就是每个作业只用到2个executor,因此还没将性能发挥到最佳。
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 优化-SQL层面 Hive On Spark 调优 本篇博客将从hive on spark的SQL层面,来对任务做一些优化。下面的优化,从这几个方面来讲:Group、Join、并行度、小文件。 Group、Join 小提示:小提示:小提示: Group和Join的不同之处在于: Group 需要Reduce...