一、启动方法 /data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql --master spark://master:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2 注:/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/为spark的安装路径 /data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql –help 查看启动选项 --master MASTER_URL...
由于Spark Streaming动态资源分配需要根据Batch总处理时间和Batch总处理次数来计算Batch平均处理时间,因此需要至少完成一个Batch处理。这就需要我们保证在Spark Streaming动态资源分配起作用前,应用程序不会崩溃,在程序冷启动时加上下面的参数: spark.streaming.backpressure.enabled (true / false) 默认false 背压,开启后spar...
spark sql 启动参数 spark sql in spark sql 性能技术简介: 1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位,从而大大的优化了内存的使用效率,减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消...
sudo vi /etc/profile 设置如下参数: export SPARK_HOME=/app/hadoop/spark-1.1.0 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin export HIVE_HOME=/app/hadoop/hive-0.13.1 export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/bin 2.1.2启动HDFS $cd /app/hadoop/hadoop...
要在Spark SQL中启用Adaptive Execution,您需要在Spark配置中设置以下参数: spark.sql.adaptive.enabled: 设置为true以启用Adaptive Execution。 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: 指定每个Shuffle Read Task的目标大小(以字节为单位),默认值为64m。
正常Spark下载下来之后,在sbin目录下有一个start-thiftserver.sh,基于它就可以启动thift server。启动时可以配置启动参数,比如监听地址、端口号、Spark集群地址、资源配置等等。这里有个不错的参考: export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf /sbin/start-thriftserver.sh \ ...
指定启动的jar包为spark-hive-thriftserver.jar。 最后传入用户输入的参数。 关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续! 作者简介:魔都技术专家兼架构,多家大厂后端一线研发经验,各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验,深厚业务架构和解决方案的积累。
启动spark-shell,其实spark-shell低层也是调用spark-submit,首先需要配置好,当然也可以写在命令行,但是不推荐。配置如下,仅供参考(这里使用yarn模式): $ cat spark-defaults.conf 启动spark-shell(下面会详解讲解) $ spark-shell 【问题】发现有个WARN:WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn....
启动spark-shell,要附加一些参数,告诉jar的位置 ./bin/spark-shell \ --jars /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar \ --driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar ...