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

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

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

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 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但

spark sql中有一个类: org.apache.spark.sql.internal.SharedState 它是用来做: 1.元数据地址管理(warehousePath) 2.查询结果缓存管理(cacheManager) 3.程序中的执行状态和metrics的监控(statusStore) 4.默认元数据库的目录管理(externalCatalog) 5.全局视图管理(主要是防止元数据库中存在重复)(globalTempViewManager) 1:首先介绍元数据地址管理(warehou

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi

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

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

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

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,

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

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包

hive on spark 的配置及设置CDH都已配置好,直接使用就行,但是我在用的时候报错,如下: 具体操作如下时报的错:      在hive 里执行以下命令:     set hive.execution.engine=spark;     //set hive.execution.engine=mr;     create table test as select * from fz; 时报的错,网上查了好多信息都不行,其实还是自己机器不行,需要调yarn的虚拟内存才行,具体如下: 我也

1.安装java.maven.scala.hadoop.mysql.hive 略 2.编译spark ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-2.6,parquet-provided" 3.安装spark tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz -C /opt/cdh5/ 4.配置spark :sp

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写 部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr