spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead 这两个参数分别表示每个 Executor 可利用的堆内内存量和堆外内存量 Hive 官方提供了一个计算 Executor 总内存量的经验公式,如下: yarn.nodemanager.resource.memory-mb*(spark.executor.cores/yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores) spark.executor.instances 若...
首先需要下载Spark源代码,然后修改编译配置文件,接着编译Spark源代码,并将生成的jar包添加到Hive的lib目录下。最后,重新启动Hive服务,即可完成编译支持。 操作步骤表格 #下载Spark源代码git clone cd spark#修改编译配置文件vi build.sbt#添加以下两行代码hiveVersion := "3.1.2" hiveHadoopVersion := "3.2.1"#编...
set spark.executor.cores=4; set spark.executor.instances=40; set spark.dynamicAllocation.enabled=true; set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer; spark.driver.cores 该参数表示每个 Driver 可利用的 CPU 核心数。绝大多数情况下设为 1 都够用。 spark.driver.memory/spark.driver.memo...
Spark3 性能最好,甚至都没有任何调优(split大小,shuffle并发度,GC等) Presto比hive快2倍左右,Spark比presto快2-3倍 说实话觉得有点失望,presto居然那么慢。已经在官网blog/doc看了许多文档,没有找到满意的调优策略,只是这种简单过滤输出,调优核心无非是数据本地调度,减少网络传输,以及合适的split大小。 可是实测下来...
而如果你是升级spark的话(从spark2.x到spark3.x),需要注意的是spark2支持的Scala版本最低为2.11,而spark3支持的Scala版本最低为2.12,如果你跟我一样,在使用spark2.x的时候刚好Scala版本为2.11,那么将spark升级到spark3.x后,此时一定要记得将Scala也一并升级过来(最低要求2.12),否则运行会报一些如下图所示,Sca...
HIVE3 兼容spark3.XX,编译过程 vi pom.xml 2、
hadoop 的基本架构中的计算框架是map-reduce,简称MR,而Hive是基于hadoop的,所以Hive的默认引擎也是MR。 MR的速度确实非常感人的慢,随着计算引擎的更新,目前主要是Tez和Spark。那么这3个计算引擎的区别是什么 因为都运行在yarn之上,所以这3个引擎可以随意切换。
通过Ambari2.7.3安装HDP3.1.0成功之后,通过spark sql去查询hive表的数据发现竟然无法查询 HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3,然而spark却读取不了hive表的数据,准确来说是内表的数据。 原因hive 3.0之后默认开启ACID功能,而且新建的
1.首先将集群的这3个文件hive-site.xml,core-size.xml,hdfs-site.xml放到资源文件里(必须,否则报错) 2.代码方面。下面几个测试都可以运行。 1)test03.java import org.apache.spark.sql.SparkSession; imp
您可以使用Hive Warehouse Connector从Spark访问ACID表和外部表。您不需要Hive Warehouse Connector即可从Spark读取Hive外部表并从Spark写入Hive外部表。您不需要HWC即可读取或写入Hive外部表。Spark用户只是直接从Hive中读取或写入。您可以读取ORC或Parquet格式的Hive外部表。但您只能以ORC格式写Hive的外部表。