本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行. 1.下载Spark; 2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机: 3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/ 4. 1)配置Spark环境变量: 2)配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi spark-env.sh 末尾加上: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.

set hive.execution.engine=spark;set hive.exec.parallel=true;set hive.exec.parallel.thread.number=8;set hive.exec.compress.intermediate=true;set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;set hive.intermediate.compre

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc

来自:http://zhihu.esrichina.com.cn/?/question/12087 Engine中执行gp工具返回的[解决办法]:需要用gpUtils.DecodeFeatureLayer方法将gp工具生成的图层先读取出来,如: // Intialize the geoprocessor. Geoprocessor GP = new Geoprocessor(); // Intialize the MakeFeatureLayer tool. MakeFeatureLayer m

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

Apache Hadoop的服务的部署比較繁琐.须要手工编辑配置文件.下载依赖包等.Cloudera Manager以GUI的方式的管理CDH集群,提供向导式的安装步骤.因为须要对Hive,HBase,Impala,Spark进行功能測试,就採用了Cloudera Manager方式进行安装. Cloudera Manager提供两种软件包安装源,Package 和 Parcel: Package就是一个个rpm文件.以yum的方式组织起来. Parcel是rpm包的压缩格式.以.parcel结

术语定义 Application:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: Driver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由SparkContext负责和Clust

SparkDriver 用于提交用户的应用程序, 一.SparkConf 负责SparkContext的配置参数加载, 主要通过ConcurrentHashMap来维护各种`spark.*`的配置属性 class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable { import SparkConf._ /** Create a SparkConf that loads defaul

机器之心报道 作者:邱陆陆 8 月中旬,谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布,新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布.今日,在上海谷歌开发者大会上,机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默认的执行模式.这意味着 TensorFlow 如同 PyTorch 那样,由编写静态计算图全面转向了动态计算图. 谷歌开发者大会 在谷歌开发者大会的第二天,主会场全天都将进行 TensorF

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

概述 执行引擎是Java虚拟机的核心组成部分之一 虚拟机是一个相对于"物理机"的概念,这两种机器都有代码执行能力,其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器.缓存.指令集和操作系统层面上的,而虚拟机的执行引擎则是由软件自行实现的,因此可以不受物理条件制约地定制指令集与执行引擎的结构体系,能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式 JVM的主要任务是负责装载字节码到其内部,但字节码并不能够直接运行在操作系统之上,因为字节码指令并非等价于本地机器指令,它内部包含的仅仅只是一些能够被JVM锁识

如题问题困扰本人良久. 尝试VS2005.VS2008.VS2010均出现过次问题. 主要现象: 1. Window设计器会崩溃,直接挂掉.(当逐条注释掉一些静态构造函数内的代码是情况好转) 2. 发布出去的程序可能会莫名的挂掉. 以上两种程序错误均会在“事件管理器”(eventvwr.msc)中记录如题的日志. ========================================================= 尝试解决步骤: 1. 已重新安装了操作系统,(Windows XP

正常打包maven pom配置如下 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependencies> <!--添加hive依赖--> <dependency> <groupId

错误分析 堆栈信息中有一个错误信息:Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 2.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 2.0 (TID 264, idc-xx-xx-3-30.d.xx.com, executor 2): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 根据提示信息可以得到以下几点 stage由一

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

使用oozie来调度操作,用shell的action执行命令,其中shell里包含着hive -e 操作执行时,oozie窗口报 WARN ShellActionExecutor: - SERVER[host1] USER[root] GROUP[-] TOKEN[] APP[shellwf] JOB[--oozie-root-W] ACTION[--oozie-root-W@shellnode] LauncherMapper died, check Hadoop LOG :job_153310

首先在eclipse Java EE中新建一个Maven project具体选项如下 点击Finish创建成功,接下来把默认的jdk1.5改成jdk1.8 然后编辑pom.xml加入spark-core依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --><dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <art

1. 首先搭建好spark和hive,参见相关文档 2. 在spark/conf下创建hive-site.xml <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master:9083</value> <description>connection romate metastores</description>

   原文地址:http://blog.jobbole.com/102645/     我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动.Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core.而Driver进程要做的第一件事情,就是向集群管理器(可以是Spark Standalone集群,也可以是其他

使用spark2.4跟spark2.3 做替代公司现有的hive选项. 跑个别任务spark有以下错误 java.io.EOFException: Premature EOF from inputStream at com.hadoop.compression.lzo.LzopInputStream.readFully(LzopInputStream.java:74) at com.hadoop.compression.lzo.LzopInputStream.readHeader(LzopInp