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不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…

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…

年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载.Spark1.5中最主要的修改内容是为了提升Spark性能.可用性和操作稳定性,特别在该版本中引入了Project Tungsten(钨丝项目),该项目通过对几个底层框架构建的优化进一步Spark性能.另外在该版本中添加了Streaming组件.机器学习算法和新的SparkR接口等.具体内容如下: 性能…

https://github.com/ssg-7max/ssg 目前 ssg内公司内部 spark streaming 处理数据源是kafka 目前遇到最大的问题是,会延迟,例如我们配置1分钟让窗口计算一次,很有可能随着数据量大,我们计算时间会超过1分钟,这样就会导致卡死在哪里,streaming一直累计算出不了结果,而且从监控还看不出有问题,只有从结果监控发现结果出不来. 解决方案:增加kafka的partition配置,配合streaming的线程数,可以加快执行速度 使用createStr…

一.DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段) DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成.主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失.内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式,计算直接发生在二进制格式上,省去了序列化和反序列化时间.同时这种格式也更加紧凑,节省内存空间,而且能更好的估计数据量大小和内存使用情况.如果大家对这部…

上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone,下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs 我们知道,在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的,但是操作也未免过于繁琐,幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式 一 spark-sql 启动方式也比较简单 如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数,则启动的spark sql 是基于本地文件的,默认为…

Spark SQL基本原理 1.Spark SQL模块划分 2.Spark SQL架构--catalyst设计图 3.Spark SQL运行架构 4.Hive兼容性 1.Spark SQL模块划分 Spark SQL模块划分为Core.caralyst.hive和hive- ThriftServer四大模块. Spark SQL依然是读取数据进去,然后你可以执行sql操作,然后你还可以执行其他的结构化操作,不光仅仅是只能sql操作哈!这一点,很多人都没理解到位. 也有数据的输入和输出的工作. 比…

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅…

1. 引入 Hudi 0.6.0版本之前只支持将Hudi表同步到Hive或者兼容Hive的MetaStore中,对于云上其他使用与Hive不同SQL语法MetaStore则无法支持,为解决这个问题,近期社区对原先的同步模块hudi-hive-sync进行了抽象改造,以支持将Hudi表同步到其他类型MetaStore中,如阿里云的数据湖分析DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics中. 2. 抽象 将Hudi表同步至Hive MetaS…