hive.spark.client.server.connect.timeout:该参数是服务端配置,用来控制 hive 客户端跟远程 spark 集群中的 spark driver 建立连接的超时时间,默认90秒(这里的 hive客户端是启动 spark 集群的客户端,个人认为其实就是 hs2); hive.spark.client.connect.timeout: 该参数是客户端配置,用来控制远程 spark 集群中的...
在Hive on Spark 中,规范超时参数是确保查询能够顺利完成的关键,主要包括以下几个参数: hive.exec.spark.timeout:执行超时阈值,单位为毫秒。 spark.yarn.am.waitTime:YARN 应用程序主控器等待时间。 spark.executor.heartbeatInterval:Spark executor 的心跳间隔。 通过适当的配置这些参数,可以减少查询阻塞和资源占用,...
Failed to executespark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)' FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask yarn配置的最大内存小于 spark 配置的内存 vim /opt/module/hadoop/etc/hadoop/...
spark.client.connect.timeout hive.spark.client.server.connect.timeout 但多数情况下,可能是hive on spark的配置错误或缺失,导致无法响应。 如果是参照官方文档进行的搭建,则需要注意Spark的版本问题。 Hive On Spark是需要特定的Spark版本的,如果当前Hive只支持Spark 1.x,则需把spark-assembly.jar拷贝到Hive 的...
报错的原因是连接5分钟超时 解决方案: 调整的参数: hive.spark.client.server.connect.timeout=300000 hive.spark.client.connect.timeout=30000 hive.spark.client.future.timeout=1200 调整后调整中的任务无报错。
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...
1、Spark没有正常启动 2、Spark和Hive版本不匹配 3、资源不足,导致Hive连接Spark客户端超过设定时长 经过分析,我遇到的现象不属于1、2,集群上的Spark作业能正常运行,说明Spark是正常启动的;另外,由于设置了Hive On Spark的作业并非永久无法运行成功,而是偶发性失败,重试可成功执行,说明Spark与Hive的版本是匹配的,不...
从log 中解读出来的错误就是,Driver 启动后,Driver 线程里面与 HiveServer2,也就是 Hive 的 Server 进行的连接,在连接的时候出现了 timeout,导致任务失败,到这里具体问题出在哪里就知道了,那么下一个问题就是 Why? Hive on spark 是什么处理机制?为什么会在 Driver 线程中去连接 HiveServer2 的服务?这个处理过...
0:jdbc:hive2://node09:10000/gmall>SET mapreduce.job.queuename 队列名; 注意:不论使用的是beeline 还是DBeaver 连接hiveserver2,在spark on hive 如果配置是使用yarn的话。每一种客户端执行都会生成一个application。关闭DBeaver连接 或者关闭beeline。这个application还是会保留的。