; ; set spark.executor.memory=5G;

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

原文地址:http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html 装了一个多星期的hive on spark 遇到了许多坑.还是写一篇随笔,免得以后自己忘记了.同事也给我一样苦逼的人参考. 先说明一下,这里说的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. 先看官网的资源Hive on Spark: Getting Started 要想在Hive中使用Spark执行引擎,

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

背景 启动hive时,可以看到2.0以后的版本,将要弃用mr引擎,官方建议使用spark,tez等引擎. spark同时支持批式流式处理,可以减少学习成本.所以选用了spark作为执行引擎. hive on spark SET hive.execution.engine = spark; 参数优化 使用hive on spark 默认只用2个container.任务处理时间过长,或者报oom,或code2可以尝试修改如下的参数. 如下: ; ; 释放session资源 默认使用spark引擎,s

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito

最近在Hive中使用Spark引擎进行执行时(set hive.execution.engine=spark),经常遇到return code 30041的报错,为了深入探究其原因,阅读了官方issue.相关博客进行了研究.下面从报错现象.原因分析.解决方案几个方面进行介绍,最后做一下小结. (一)报错现象 ERROR : FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.Sp

1.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的.这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率. 2.内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据.使用Spark处理.保存输出数据.这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I/O开始和结束.使用Spark常用堆栈是使用存储在HDFS上的Hive表作为输入和输出数据存储.Hive分区有效地表示为

Spark调优 目录 Spark调优 一.代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 二.参数调优 资源参数 1.1 --num-executors 100 1.2 --executor-memory 5g 1.3 --executor-cores 4 1.4 --driver-memory 内存参数 spark.storage.memoryFraction.spark.shuffle.memory

声明: 此博客参考了官网的配置方式,并结合笔者在实践网上部分帖子时的踩坑经历整理而成 这里贴上官方配置说明: [官方]: https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started 大前提: 从Hive1.1开始支持使用Spark作为执行引擎,我们配置使用Spark On Yarn时,一定要注意 Hive版本与Spark版本的适配,不适配的需要自己重新编译使其适配 这里贴上官方推荐的对应版本 H

Hive on Spark 官网详情:https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started 一.安装Hive 具体安装参考:Hive(一)[基本概念.安装] 安装和Spark对应版本一起编译的Hive,当前官网推荐的版本关系如下: HiveVersion SparkVersion 1.1.x 1.2.0 1.2.x 1.3.1 2.0.x 1.5.0 2.1.x 1.6.0 2.2.x 1

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

Hive现有支持的执行引擎有mr和tez,默认的执行引擎是mr,Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎,让hive能跑在spark之上: 在执行hive ql脚本之前指定执行引擎.spark.home.spark.master set hive.execution.engine=spark; set spark.home=/home/spark/app/spark--bin-spark-without-hive; set spark.master=yarn; Hive O

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常

Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常闻名的Shark开源项目. 在Spark 1

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系