hive on spark 参数设置

set mapreduce.map.memory.mb = 4096; set mapreduce.reduce.memory.mb = 4096; 原文地址:https://www.cnblogs.com/drjava/p/10837675.html

在使用union all的时候,系统资源足够的情况下,为了加快hive处理速度,可以设置如下参数实现并发执行 set mapred.job.priority=VERY_HIGH; set hive.exec.parallel=true; 设置map reduce个数 -- 设置map capacity set mapred.job.map.capacity=2000; set mapred.job.reduce.capacity=2000; -- 设置每个reduce的大小 set hive.e

在迁移相关的spark程序到yarn的过程中间,对有些地方的配置进行了调整和优化, 总结起来,常用的一些设置如下: 1. spark.serializer 对象的序列化设置可以设置成spark的序列化类型,相对比较高效和紧凑,网络传输性能比较好 2. spark.kryoserializer.buffer.mb 用来设置对象序列化占用空间大小,当对象比较大的时候需要设置这个选项 3. spark.akka.frameSize 控制通信中消息的最大容量,默认为10M, 可以根据日志中的serial

Hive的参数设置方式 1.配置文件 (全局有效) 2.命令行参数(对 hive 启动实例有效) 3.参数声明 (对 hive 的连接 session 有效) (1)配置文件 Hive 的配置文件包括: A. 用户自定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml B. 默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml 用户自定义配置会覆盖默认配置. 另外,Hive 也会读入 Hadoop 的配置,因为 Hive 是作为 Hadoop 的客户端启

1  修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件 添加以下配置项 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet       false hive.exec.compress.output     false 如果spark.sql.hive.convertMetastoreParquet不设置为false,前台清单预览看到的内容为乱码. 由于parquet格式的文件内置了压缩,故输出结果不需要进行压缩,如果设置为压缩,清

前置条件说明 Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 从Hive 1.1版本开始,Hive on Spark已经成为Hive代码的一部分了,并且在spark分支上面,可以看这里https://github.com/apache/hive/tree/spark,并会定期的移到master分支上面去. 关于Hive on Spark的讨论和进度,可以看这里https://issues.apache

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资

Hive On Spark 一.概述 Hive 是一种数据仓库,即是一种sql翻译器,hive可以将sql翻译成mapreduce程序在hadoop中去执行,默认支持原生的Mapreduce引擎.从hive1.1版本以后开始支持Spark.可以将sql翻译成RDD在spark里面执行.Hive支持的spark是那种spark-without-hive,即没有编译支持hive包的spark. 二.安装版本及软件 需要安装:scala-2.12.jdk1.8.hive-2.1.1.spark-1.6

hive的变量传递设置 今天同事在oozie的workflow中执行一个hive查询,但是直接就报异常:Variable substitution depth too large:40,从网上查询可知,可以确认是由于语句中使用了过多的变量导致,在hive以前的版本中,这个限制是写死的40个,查询Hive的最新的原代码,虽然判断的位置的提示信息已经变化,但是原理一样: ### org.apache.hadoop.hive.ql.parse.VariableSubstitution: public