spark on yarn 和spark on hive

Spark on YARN和Spark on Hive都是Apache Spark在大规模集群环境下运行的不同模式。

1. **Spark on YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：Spark在YARN之上运行，利用了Hadoop YARN作为资源管理器。Spark应用程序通过YARN的Application Master将任务分割成可以在集群上独立运行的小作业，并提交给Node Manager处理。这种方式提供了一个统一的调度框架，可以与其他Hadoop生态系统组件协同工作，如HDFS存储数据，而YARN保证了资源的公平分配和隔离。

2. **Spark on Hive**：这是一种将Spark SQL集成到Hive的模式，允许用户像查询Hive表一样查询Spark数据源。实际上，Spark SQL使用了Hive Metastore来获取元数据信息，但是底层的数据处理则是由Spark进行。这种方式使得拥有Hive经验的用户能够轻松地迁移到Spark环境，同时也利用了Spark的强大计算能力。

**相关问题--:**
1. Spark on YARN相比直接运行在每个节点上的Spark有何优势？
2. 在哪种场景下更适合选择Spark on Hive而不是直接使用Spark SQL？
3. Spark如何与Hive元数据服务交互以支持SQL查询？

相关问题

spark sql 笔记(16)—— spark on yarn

Spark on YARN 是 Spark 在 Hadoop YARN 上的一种部署方式。它允许 Spark 应用程序在 Hadoop 集群上运行，可以利用 Hadoop 的资源管理器 YARN 来管理 Spark 应用程序的资源。Spark on YARN 的优点是可以充分利用 Hadoop 集群的资源，同时也可以与其他 Hadoop 生态系统的组件进行集成，如 HDFS、Hive、HBase 等。Spark on YARN 的部署方式相对简单，只需要在 Spark 配置文件中设置一些参数即可。在使用 Spark on YARN 时，需要注意一些问题，如资源分配、容错性、性能优化等。

hive on spark 运行于yarn模式下如何调优

Hive on Spark 运行于 YARN 模式下的调优主要包括以下几个方面：

1. 资源调优：可以通过调整 YARN 的资源分配来优化 Hive on Spark 的性能，例如增加节点的内存和 CPU 资源，调整 YARN 的容器大小等。

2. 并行度调优：可以通过调整 Hive on Spark 的并行度来提高查询的执行效率，例如增加并行度、调整任务数等。

3. 数据倾斜调优：如果查询中存在数据倾斜的情况，可以通过调整数据分区、使用随机数等方式来解决。

4. 缓存调优：可以通过启用缓存机制来提高查询的执行效率，例如启用 Hive 的缓存机制、使用 Spark 的缓存机制等。

5. 硬件调优：可以通过升级硬件来提高 Hive on Spark 的性能，例如增加节点的内存和 CPU 资源、使用 SSD 等。

总之，调优 Hive on Spark 运行于 YARN 模式下需要综合考虑多个因素，根据具体情况采取相应的优化措施。