常用设置 reset; set hive.execution.engine=spark; set hive.map.aggr = false; set hive.auto.convert.join = false; set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles=true; ; -- 动态分区参数 SET hive.exec.dynamic.partition=TRUE; SET hive.exec.dynamic.partiti…

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,…

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…

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统…

默认hive on spark是禁用的,需要在Cloudera Manager中启用.1.登录CM界面,打开hive服务.2.单击 配置标签,查找enable hive on spark属性.3.勾选Enbale Hive on Spark(Unsupported),并保存更改.4.查找Spark on YARN 服务,并勾选保存.5.保存后,重新部署下客户端使其生效. 在Spark上配置Hive 最低要求角色: 配置器(也由群集管理员 提供,完全管理员)要配置Hive在Spark上运行,请执行…

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…

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…