Failed to execute spark 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/hadoo...
修改pom.xml,将spark.version改为3.0.3,scala.version改为2.12.15,scala.binary.version改为2.12 和 SPARK_SCALA_VERSION改为2.12 (修改前配置一下IDEA的maven使用的settings的位置) 在shell命令行中,进入hive src目录,执行mvn命令进行install,安装依赖 /opt/module/maven-3.8.5/bin/mvn clean -DskipTests -Pdist ...
在使用hive3.1.2和spark3.1.2配置hive on spark的时候,发现官方下载的hive3.1.2和spark3.1.2不兼容,hive3.1.2对应的版本是spark2.3.0,而spark3.1.2对应的hadoop版本是hadoop3.2.0。 所以,如果想要使用高版本的hive和hadoop,我们要重新编译hive,兼容spark3.1.2。 1. 环境准备 这里在Mac编译,电脑环境需要Java、Ma...
[yobhel@hadoop101software]$ hadoop fs-mkdir/spark-history (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...
HiveonSpark配置 兼容性说明 注意:官网下载的 Hive3.1.2 和 Spark3.0.0 默认是不兼容的。 因为Hive3.1.2 支持的 Spark 版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。 编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方...
hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hive is only guaranteed to work with...
Hive on Spark仅使用特定版本的Spark进行测试,因此只能确保给定版本的Hive与特定版本的Spark一起使用。其他版本的Spark可能与给定版本的Hive一起使用,但这不能保证。下面是Hive版本列表及其相应的兼容Spark版本。 Hive VersionSpark Version master2.3.0 3.0.x2.3.0 ...
Cloudera Manager的HiveOnSpark是6.0版本。 Cloudera Manager是一款用于管理和监控Hadoop集群的工具,它提供了集中式的管理界面,可以简化Hadoop集群的配置、部署、监控和维护工作。 HiveOnSpark是Hive的一个执行引擎,它将Hive查询转换为Spark任务来执行,从而提供更高的性能和更好的用户体验。Hive是一个基于Hadoop的数据...
Spark sql on Hive (1)获取包 Hive 版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar spark 版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4 (需要把 Hive 编译进去) (2)在 $SPARK_HOME/conf 目录创建 hive-site.xml 文件,内容如下: <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> ...
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...