Hive On Spark调优 第1章 集群环境概述1.1 集群配置概述本课程所用集群由5台节点构成其中2台为master节点:用于部署HDFS的NameNode Yarn的ResourceManager另外3台为worker节点,用于部署HDFS的DataNode、Yarn的NodeManager等角色。Master节点配置为16核CPU、64G内存。(两台,消除单点故障)Worker...
Hive on Spark 官网文档地址https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started hive支持了三种底层计算引擎包括mr、tez和spark。从hive的配置文件hive-site.xml中就可以看到 Hive on Spark为Hive提供了使用Apache Spark作为执行引擎的能力,可以指定具体使用spark计算引擎 set hive.ex...
而hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size这个参数就是map join转化的阈值,在Hive on MR下默认为10MB。 但是Hive on MR下统计表的大小时,使用的是数据在磁盘上存储的近似大小,而Hive on Spark下则改用在内存中存储的近似大小。由于HDFS上的数据很有可能被压缩或序列化,使得大小减小,所以由MR迁移到Spark时...
在大多数情况下,Hive会自动确定并行度,但也可以在调优并发度方面有一些控制权。 在输入端,map任务的数量等于输入格式生成的split数。对于Hive on Spark,输入格式为CombineHiveInputFormat,它可以根据需要对基础输入格式生成的split进行分组。 可以更好地控制stage边界的并行度。调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...
hive配置 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。
hive3.x on spark3.0生产调优实践,1数据倾斜绝大部分任务都很快完成,只有一个或者少数几个任务执行的很慢甚至最终执行失
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...
如果开启了,在 Join 过程中 Hive 会将计数超过阈值 hive.skewjoin.key(默认 100000)的倾斜 key 对应的行临时写进文件中,然后再启动另一个 job 做 map join 生成结果。通hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks 参数还可以控制第二个 job 的 mapper 数量,默认 10000。
HiveonSpark参数调优 前⾔ 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 spark....
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。