; ; set spark.executor.memory=5G;…

001参数设置 hive执行命令的本质是mapreduce,当然也可以作为关系型数据库进行查询 --设置一个job有多少个reducer处理,依据多少的是文件的大小,默认1G set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer= --设置最大的reduce数量 set hive.exec.reducers.max= --设置一个job的reduce个数(优先级别最大) set mapreduce.job.reduces=…

可以通过以下几种方式设置: 1)bin/spark-submit 可以直接读取conf/spark-defaults.conf文件 每一行为一个key和valuespark.master            spark://5.6.7.8:7077spark.executor.memory   4gspark.eventLog.enabled  truespark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializerSpark…

转自:http://hadoop1989.com/2015/10/08/Spark-Configuration/ 一.Spark参数设置 二.查看Spark参数设置 三.Spark参数分类 四.Spark性能相关参数 一.Spark参数设置 Spark配置参数,一共有三种方法, 1. 在程序中,直接设置参数,例如: val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("CountingSheep"…

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 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.total-executor-cores 9.资源参数参考…

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier   见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree…

推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task,会在其他节点的Executor上再次启动这个task,如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果,同时会干掉其他Executor上运行的实例.spark推测式执行默认是关闭的,可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true--conf spark.speculation.interval=100--conf spa…

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…

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…

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,…