前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下，Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具，在于Spark生态的配合当中，开始有了Hive on Spark的思路，那么具体是怎么实现的呢？今天的大数据开发分享，我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如S
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2024-08-16 13:11:36
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目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
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2023-09-21 08:43:51
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前言 之前在Hive on Spark跑测试时，100g的数据量要跑⼗⼏个⼩时，⼀看CPU和内存的监控，发现 POWER_TEST阶段（依次执⾏30个查询）CPU只⽤了百分之⼗⼏，也就是没有把整个集群的性能利⽤起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最⼤性能显得尤为重要。 Spark作业运⾏原理 详细原理见上图。我们使⽤spark-submit提交⼀个Spark作业之后，这个作业就
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2024-05-28 13:49:23
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。Driver参数spark.driver.cores该参数表示每个Executor可利用的CPU
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2023-09-21 08:44:16
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3.1 Hive环境搭建3.1.1 Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。3.
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2023-11-15 19:52:12
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spark配置参数spark.executor.cores表示每个Executor可利用的CPU核心数。其值不宜设定过大，因为Hive的底层以HDFS存储，而HDFS有时对高并发写入处理不太好，容易造成race condition。设定在3~6之间比较合理。spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead这两个参数分别表示每个Exec
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2023-09-01 16:25:33
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Hive on Spark 和 Spark sql on Hive，你能分的清楚么结构上 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。S
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2023-05-19 15:14:14
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Spark整合Hive
spark-sql 写代码方式
1、idea里面将代码编写好打包上传到集群中运行，上线使用
spark-submit提交2、spark shell (repl) 里面使用sqlContext 测试使用，简单任务使用
spark-shell --master yarn-client
不能使用yarn-cluster
3、sp
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2023-06-11 14:58:22
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# Spark on Hive传递Hive参数的科普文章
## 引言
在现代大数据处理架构中，Apache Hive 和 Apache Spark 是两个非常重要的组件。Hive 是一个数据仓库工具，可以用来存储、查询和分析大量的结构化数据，而 Spark 则是一个快速、通用的大数据处理引擎。将 Spark 结合 Hive 使用，可以充分利用二者的优势，执行分布式数据处理。本文将探讨如何在 S
原创
2024-09-20 12:55:47
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目录1. Executor参数1.1. spark.executor.cores1.2. spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead1.3. spark.executor.instances1.4. spark.dynamicAllocation.enabled1.5. 
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2023-10-10 10:18:24
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之前在Hive on Spark跑TPCx-BB测试时，100g的数据量要跑十几个小时，一看CPU和内存的监控，发现 POWER_TEST阶段（依次执行30个查询）CPU只用了百分之十几，也就是没有把整个集群的性能利用起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最大性能显得尤为重要。Spark作业运行原理 spark-base-mech.jpg详细原理见上图。我们使用
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2023-08-26 16:45:53
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Hive on Spark ORC 参数的处理与优化
在大数据处理领域，Hive与Spark的结合已成为一种普遍的应用方式。特别是在使用ORC格式时，性能调优和参数配置显得尤为重要。本文将对“hive on spark orc 参数”相关问题进行详细分析和讨论，以期为用户提供更高效的数据处理方案。
在某些场景中，使用Hive on Spark读取ORC文件时，遇到的性能瓶颈将直接影响业务的处理
# Hive on Spark 超时参数详解
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，能够将复杂的 MapReduce 任务抽象为 SQL 查询。近年来，随着大数据技术的不断发展，Spark 成为了一个流行的替代 MapReduce 的计算引擎。在 Hive 中使用 Spark 作为执行引擎时，超时参数的配置显得尤为重要，这能直接影响到查询的性能和稳定性。本文将详细介绍 Hive o
原创
2024-09-23 05:23:41
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## Hive Spark引擎参数详解
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。它提供了一个SQL类似的查询语言，称为HiveQL，以便用户可以使用熟悉的SQL语法进行数据查询和分析。Hive默认的执行引擎是MapReduce，但是从Hive 2.0版本开始，用户可以选择使用Spark作为Hive的执行引擎，以获得更高的性能和更佳的用户体验。
Hive Spark引
原创
2023-07-21 19:52:45
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前言 Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。Driver参数spark.driver.cores该参数表示每个Executor可
原创
精选
2021-11-01 17:56:17
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1.hive执行引擎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Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。默认情况下，Hive on Spark 在YARN模式下支持Spar
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2024-03-10 23:22:55
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# Hive on Spark参数设置
Hive on Spark是Apache Hive的一个组件，可以利用Apache Spark的计算引擎来加速Hive的查询。通过将Hive的查询转化为Spark的任务，可以利用Spark的内存计算能力和分布式处理能力，提高查询性能和可伸缩性。
在使用Hive on Spark时，可以通过一些参数设置来优化性能和控制行为。本文将介绍一些常用的Hive o
原创
2023-08-22 11:10:47
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spark操作hive（可解决绝大部分的问题）、sparksql操作hive目标：想要完成使用spark在windows的idea下操作hive（对hive中的表查询等）最终代码（java）：import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.Serializable;
/**
* Created by Administrator
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2024-02-26 12:44:01
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什么是数据倾斜（Data Skew）？数据倾斜是指在原本应该并行处理的数据集中，某一部分的数据显著多于其它部分，从而使得该部分数据的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。假设数据分布不均匀，某个key对应几十万条数据，其他key对应几百条或几十条数据，那么在处理数据的时候，大量相同的key会被分配（partition）到同一个分区里，造成"一个人累死，其他人闲死“的情况，具体表现在：有些任务很快就处理
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2023-07-12 11:13:01
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