⽽Driver进程要做的第⼀件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standalone集群,也可以是其他的资源管理集群,美团·⼤众点评使⽤的是YARN作为资源管理集群)申请运⾏Spark作业需要使⽤的资源,这⾥的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数,在各个⼯作节点上,启动⼀...
hive在spark 因其快速高效占领大量市场后通过改造自身代码支持spark作为其底层计算引擎。这种方式是Hive主动拥抱Spark做了对应开发支持,一般是依赖Spark的版本发布后实现。 Spark on Hive:spark本身只负责数据计算处理,并不负责数据存储。其计算处理的数据源,可以以插件的形式支持很多种数据源,这其中自然也包括hive,spark ...
Spark在Yarn模式下的Executor内存模型如下图所示: Executor相关的参数有:spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead。spark.executor.memory用于指定Executor进程的堆内存大小,这部分内存用于任务的计算和存储;spark.executor.memoryOverhead用于指定Executor进程的堆外内存,这部分内存用于JVM的额外开销,操作系统开销...
--虚拟机资源少配置的,内存检查,CPU检查为false,生产不需设置--><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value></property><!--##NodeManager总的可用虚拟CPU个数--><property><...
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/yarn-site.xml <!--Hive查询时,报错java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space-这种情况属于 JVM 堆内存溢出了,在y arn-site...
hive on spark 模式下,hs2 承载了 spark 客户端的角色,hs2 通过 spark-submit脚本提交 spark 作业; 无论用户如何配置 spark-defaults.conf, hive on spark 固定使用的都是 yarn cluster 模式; 如果用户在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode=client” 手动指定 hive on spark 的deployMode 为...
1)从官网下载Spark源码并解压 下载地址:https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5.tgz 2)上传并解压spark 3)进入spark解压后的目录 4)执行编译命令 [root@node09 spark-2.4.5]# ./dev/make-distribution.sh--name without-hive --tgz -Pyarn -Phadoop-3.1 -Dhadoop.versi...
1. Executor配置 1) Executor CPU核数 单个Executor的cpu核数由 spark.executor.cores 决定,建议配置为4~6,具体按实际情况配置,原则时充分利用资源。按照本文档的资源以及yarn配置,分给yarn为16核心,则这里配置为4最为合适,保证能够正好分完4个任务。
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...