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%7D 创建文件夹:/home/grid/apache-hive-1.2.1-bin/iotmp 将hive-site.xml中所有的${...
(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...
Hive on spark 共享了很多hive性能相关的配置。可以像调优hive on mapreduce一样调优hive on spark。 然而,hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size是基于统计信息将基础join转化为map join的阈值,可能会对性能产生重大影响。 尽管该配置可以用hive on mr和hive on spark,但是两者的解释不同。 数据的大小有...
SEThive.execution.engine=spark;-- 修改spark on yarn的资源队列SETspark.yarn.queue=root.dw_offline_day;-- 设置Driver内存SETspark.driver.memory=1G;-- 设置Executor核数SETspark.executor.cores=4;-- 设置Executor内存SETspark.executor.memory=8G;-- 开启动态资源分配SETspark.dynamicAllocation.enabled=true;-...
Hive on spark 共享了很多hive性能相关的配置。可以像调优hive on mapreduce一样调优hive on spark。 然而,hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size是基于统计信息将基础join转化为map join的阈值,可能会对性能产生重大影响。 尽管该配置可以用hive on mr和hive on spark,但是两者的解释不同。
Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况,Spark也采用on YARN部署方式来说明。 executor参数 ...
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。
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。
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...
HiveonSpark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况,Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Driver参数 spark.driver.cores ...