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S...
(1)内存优化 ①合理设置资源配置 –num-executors executor的个数 –executor-memory 每个executor的内存 –driver-memory Driver端的内存 ②DS和DF的缓存持久化 DS和DF默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK ③DS和DF并不是使用java序列化和kryo序列化,而是有一个特殊的序列化方式 (2)分区和参数设置 ①SparkSQL默认shu...
hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos"); //在hive中创建student_infos表 hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath ...
grant all privileges on hive_metadata_2.* to'hive'@'localhost'identified by'hive'; grant all privileges on hive_metadata_2.* to'hive'@'spark1'identified by'hive'; flush privileges;7、启动hive cli,./hive,报错,Relative pathinabsolute URI: ${system:java.io.tmpdir%7D/$%7Bsystem:user.name...
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Spa...
一、前述 Spark on Hive: Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行。 二、具体配置 1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore
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调优 之前在Hive on Spark跑TPCx-BB测试时,100g的数据量要跑十几个小时,一看CPU和内存的监控,发现POWER_TEST阶段(依次执行30个查询)CPU只用了百分之十几,也就是没有把整个集群的性能利用起来,导致跑得很慢。因此,如何调整参数,使整个集群发挥最大性能显得尤为重要。
1. Spark on hive 是spark 通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive ,底层运行的还是 spark rdd。 (1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息 (2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据 (3)接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据 ...
1.1 Hive on spark 动机 1.2 设计原则 1.3 与Shark和Spark SQL的比较 1.4 其它考虑 二.Hive on Spark 性能测试 参考 备注: Hive 版本 2.1.1 一.Hive on Spark介绍 Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,最初由Facebook开发,在经过多年发展之后,已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark(...