生产环境踩坑系列::hive on spark的connection timeout 问题

时间: 2023-05-31 10:20:39 浏览: 76
### 回答1： 在生产环境中使用Hive on Spark时，可能会遇到连接超时的问题。这可能是由于网络延迟、资源不足或配置错误等原因引起的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤： 1. 检查网络连接是否正常，确保网络延迟不是导致连接超时的原因。 2. 检查集群资源是否充足，如果资源不足可能会导致连接超时。 3. 检查Hive on Spark的配置是否正确，特别是与Spark相关的配置，如spark.executor.memory、spark.driver.memory等。 4. 尝试增加连接超时时间，可以通过设置hive.server2.long.polling.timeout属性来实现。 5. 如果以上步骤都无法解决问题，可以尝试升级Hive on Spark版本或者联系Hive on Spark的支持团队寻求帮助。 ### 回答2： 最近在实际工作中遇到了一个生产环境的问题，即hive on spark连接hive时出现了connection timeout的错误。具体的错误信息是Failed to execute spark task, caused by org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask。经过排查，我们最终找到了解决方法。 首先，我们查看hive on spark的运行环境，发现问题出在了spark executor的内存配置上。由于我们的hive on spark需要在大数据量的情况下进行数据处理，而我们的spark executor的内存配置过小，导致了程序执行时卡顿或者超时的情况。 其次，我们对比了生产环境和测试环境的配置，发现测试环境的spark executor内存配置远远大于生产环境的内存配置，因此我们决定适当调整生产环境的内存配置，使其与测试环境的配置相近。 最后，我们重启了hive on spark的服务，并重新运行任务，发现问题已经解决了。经过排查，我们认为这个问题主要是由于内存配置过小导致的，而调整内存配置可以有效地解决这个问题。 总之，这个问题是我们在实际生产环境中遇到的一个常见问题，需要结合具体情况进行有效的排查和解决。我们需要关注系统运行环境的配置情况，适时调整系统参数，确保系统可以稳定地运行。同时，我们也需要注意日常工作中的数据处理任务，优化处理任务的算法和代码，减少系统资源消耗，提高系统的运行效率。 ### 回答3： 在使用Hive on Spark时，会经常遇到Connection Timeout的问题。这个问题通常是由于Spark的GC（垃圾回收）所导致的。因为默认情况下，Spark的垃圾回收器会频繁地进行垃圾回收，从而导致连接超时问题。 解决这个问题的方法有几种： 1. 增加Hive on Spark的硬件资源 如果系统的硬件资源不足，例如CPU、内存等，可能会导致连接超时的问题。因此，建议增加硬件资源，以提高Hive on Spark的性能和稳定性。 2. 调整Spark的GC参数 可以通过调整Spark的GC参数，来减少垃圾回收的频率，从而避免连接超时的问题。例如，可以将Spark的GC内存阈值和GC线程数进行调整。 3. 提高网络性能 Hive on Spark的连接超时问题可能还与网络性能有关。如果网络速度较慢或带宽不足，可能会导致连接超时的问题。可以通过提高网络带宽或网络优化来解决这个问题。 4. 升级Hive on Spark版本 如果以上三种方法都无法解决连接超时的问题，可以考虑升级Hive on Spark到最新版本。最新版本通常会修复已知的问题，并提供更好的性能和稳定性。 总之，要解决Hive on Spark的连接超时问题，需要多方面考虑，包括硬件资源、Spark的GC参数、网络性能和软件版本等。只有在综合考虑多个因素的情况下，才能够有效地解决这个问题，从而提高Hive on Spark的稳定性和性能。

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总结：hive，hive on spark和sparksql区别

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用HiveQL语言来查询和管理数据。Hive on Spark是将Hive与Spark结合起来使用，以提高查询性能和扩展性。Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了一种使用SQL查询数据的方式，可以直接读取Hive表和其他数据源。因此，Hive和Spark SQL都可以用来查询和管理数据，而Hive on Spark则是将两者结合起来使用，以提高性能和扩展性。

hive on spark 的架构

Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起的架构，它提供了在Spark上执行Hive查询的能力。下面是Hive on Spark的架构说明： 1. Hive Metastore：Hive Metastore是Hive的元数据存储，它负责存储表、分区、列等元数据信息。在Hive on Spark中，Hive Metastore仍然扮演着元数据存储的角色。 2. Spark SQL：Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块，它支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据处理。Hive on Spark通过Spark SQL来执行Hive查询。 3. Hive Driver：Hive Driver是Hive的核心组件之一，它负责解析HiveQL查询，并将查询转换为适合底层执行引擎的任务。 4. Spark Executor：Spark Executor是Spark集群中的工作节点，负责执行具体的任务。在Hive on Spark中，Spark Executor负责执行Hive查询的具体任务。 5. Hive Thrift Server：Hive Thrift Server是Hive提供的一个服务，用于通过Thrift接口接收和处理客户端的查询请求。在Hive on Spark中，Hive Thrift Server负责接收来自客户端的Hive查询请求，并将这些请求转发给Spark SQL进行处理。 6. Spark Cluster：Spark Cluster是用于运行Spark应用程序的集群，它由Master节点和多个Worker节点组成。Hive on Spark利用Spark Cluster来执行Hive查询的计算任务。 7. 数据存储：Hive on Spark可以使用各种存储系统作为底层数据存储，例如HDFS、S3等。Hive表的数据可以存储在这些存储系统中，Spark可以直接读取和处理这些数据。 通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark能够利用Spark的内存计算能力和并行处理能力来加速Hive查询的执行。同时，它也能够享受到Hive的元数据管理和SQL兼容性的优势。这种架构使得Hive on Spark成为一个强大的分析引擎，能够处理大规模的结构化数据。

hive on spark

### 回答1： Hive on Spark 是一种运行 Apache Hive 查询的方式，使用 Apache Spark 作为后端执行引擎。这种方式可以提高 Hive 的查询效率，并带来更好的性能和扩展性。它同时保留了 Hive 的简单易用性，因此对于需要处理大数据集的用户来说是一个不错的选择。 ### 回答2： Hive on Spark是一种基于Spark引擎的大数据处理工具。Hive是一个开源的数据仓库基础架构，它可以让用户通过类似SQL的查询语言HiveQL来处理大规模数据。而Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行数据计算，提供了丰富的API和工具。 Hive on Spark的优势在于，它将Hive与Spark的强大功能相结合，提供了更高效、更灵活的数据处理和分析能力。具体而言，Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和并行处理能力，加快数据查询和分析速度，提高性能。同时，Hive on Spark支持多种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive和其他Hive支持的数据格式，使得数据的读取和转换更加方便。 除此之外，Hive on Spark还提供了更多的数据处理功能，如交互式查询、流式处理、机器学习和图计算等。通过与Spark生态系统的整合，用户可以利用Spark的机器学习库MLlib进行数据挖掘和建模，使用Spark的图计算库GraphX分析大规模图数据，以及使用Spark Streaming进行实时数据处理。这为用户提供了更多的选择和灵活性，满足不同场景下的数据处理需求。 总之，Hive on Spark是一种强大的大数据处理工具，结合了Hive的数据仓库架构和Spark的计算引擎，提供了高效、灵活的数据处理和分析能力。它可以加速查询速度、提高性能，同时支持多种数据源和更多的数据处理功能，满足不同应用场景下的大数据需求。 ### 回答3： Hive on Spark是一种在Apache Hadoop生态系统中运行的开源分布式处理框架。它结合了Apache Hive和Apache Spark的功能，提供了更高效的数据查询和分析。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，允许用户通过Hive查询语言（HiveQL）从大规模数据集中进行数据查询和分析。然而，Hive在处理大规模数据时存在一些性能瓶颈。为了解决这个问题，引入了Hive on Spark。 Spark是一个快速的、通用的数据处理框架，具有高效的内存计算能力和分布式数据处理功能。通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和分布式处理能力来改善数据查询的执行性能。 Hive on Spark的好处包括： 1. 更快的查询速度：由于Spark的高效计算引擎，Hive on Spark可以显著提高查询的执行速度。相比传统的基于MapReduce的Hive查询，Hive on Spark可以提供更快的响应时间。 2. 更好的资源管理：Spark具有自己的资源管理器，可以更好地管理计算资源，实现更好的资源利用和调度。这使得Hive on Spark能够更好地处理大规模数据集，实现更高效的查询处理。 3. 更丰富的功能支持：Spark提供了许多高级功能，如机器学习、实时流处理和图处理等。通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark可以从这些功能中受益，并扩展其查询和分析的能力。 总之，Hive on Spark是一个强大的工具，它在提供高性能数据查询和分析能力的同时，还融合了Hive和Spark的优势。对于需要处理大规模数据集的企业和组织来说，Hive on Spark是一个值得考虑的解决方案。

cdh配置hive on spark

### 回答1： CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）是Cloudera公司针对Hadoop生态系统进行的一系列软件包和工具的集成，其中包括Hive on Spark的配置。 Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，方便用户使用SQL语言对存储在Hadoop中的大型数据集进行查询和分析。Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，具有内存计算的特性，能在内存中高效地处理大规模数据。 在CDH中配置Hive on Spark需要进行以下步骤： 1. 确保CDH集群已经正确安装和配置，并且已经启动了Hive服务和Spark服务。 2. 在CDH管理界面中，选择Hive服务，然后点击“配置”选项卡。 3. 在配置页面中，找到“Hive 服务”下的“Ancillary Service Configuration”部分。在“Spark”部分中，填写正确的Spark主节点地址和端口号。 4. 点击“保存并重启”以应用配置更改。 5. 在CDH管理界面中，选择Spark服务，然后点击“配置”选项卡。 6. 在配置页面中，找到“Spark 特定”的部分。在“Spark 实例模式”中选择“Standalone”，表示将使用独立的Spark集群。 7. 在“Spark 主节点地址”中填写正确的Spark主节点的地址。 8. 点击“保存并重启”以应用配置更改。 9. 配置完成后，可以使用HiveQL语句在Hive中使用Spark进行查询和分析数据。在Hive命令行或Hue界面中，编写需要的查询语句并执行。 通过以上步骤，就可以在CDH上成功配置Hive on Spark。这样就可以同时利用Hive和Spark的强大功能，实现对大规模数据的高效分析和处理。 ### 回答2： CDH配置Hive on Spark是指在CDH平台上配置使用Spark作为Hive的计算引擎。下面是具体的步骤： 1. 首先，确保已经在CDH平台上安装了Hive和Spark组件。 2. 在Hive的配置文件中，需要添加以下参数来启用Hive on Spark： hive.execution.engine = spark hive.spark.client.connect.timeout = 300s hive.spark.client.server.connect.timeout = 300s 3. 在Spark的配置文件中，需要增加以下参数来支持Hive on Spark： spark.master = yarn-client spark.deploy.mode = client spark.submit.deployMode = client spark.yarn.queue = default spark.executor.instances = 10 spark.executor.memory = 4G spark.executor.cores = 2 spark.driver.memory = 4G 4. 然后，重启Hive和Spark的服务。 5. 运行Hive脚本或者Hive命令时，可以在Hive中使用"hive.execution.engine=spark"设置为Spark引擎，或者在命令行中使用"--engine=spark"参数。 配置完成后，Hive会将相应的作业提交给Spark来执行，利用Spark的分布式计算能力加速Hive查询的执行速度。需要注意的是，配置Hive on Spark需要确保CDH平台中的Hive和Spark是兼容的，并且调整Spark的资源配置以满足计算需求。 总之，通过CDH配置Hive on Spark可以充分发挥Spark的并行处理能力，提高Hive查询的执行效率和性能。 ### 回答3： CDH是一种大数据解决方案，用于配置Hive on Spark的步骤如下： 1. 首先，确保已安装CDH集群并启动了Hive和Spark组件。如果还没有安装，请按照CDH文档进行安装和配置。 2. 检查Hive和Spark的版本兼容性。Hive on Spark需要Hive和Spark版本之间的兼容性，查看CDH文档以了解哪些版本适用于您的集群。 3. 在Hive配置文件中启用Hive的Spark支持。打开Hive配置文件（hive-site.xml），设置hive.execution.engine为spark。 4. 配置Spark属性。在Spark配置文件（spark-defaults.conf）中，设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster，这取决于您的CDH集群配置。还可以通过设置其他属性来优化Spark执行引擎的性能。 5. 启动Hive服务。重启Hive服务以使配置更改生效。您可以使用以下命令重新启动Hive服务： sudo service hive-server2 restart 6. 测试Hive on Spark。使用Hive命令行或其他Hive客户端，运行一些Hive查询并确认它们是否在Spark上执行。 配置Hive on Spark可以提供更好的性能和资源利用率。而且，使用Spark作为执行引擎还可以充分利用Spark提供的丰富的数据处理功能和API。通过使用CDH的Hive on Spark配置，您可以更好地处理和分析大规模的数据集。

spark on hive vs hive on spark

Spark on Hive和Hive on Spark都是将Hive和Spark两个大数据处理框架结合起来使用的方式。 Spark on Hive是指在Spark中使用Hive的元数据和查询引擎，以便更高效地处理数据。这种方式可以让用户在Spark中使用Hive的SQL语言和查询语句，同时也可以享受到Spark的高速计算能力。 Hive on Spark则是指在Hive中使用Spark作为计算引擎，以便更快地处理数据。这种方式可以让用户在Hive中使用Spark的计算引擎，从而提高数据处理的速度和效率。 总的来说，Spark on Hive更适合需要使用Hive的元数据和查询引擎的场景，而Hive on Spark则更适合需要更快的数据处理速度的场景。

hive on spark port

Hive on Spark是将Hive SQL查询引擎与Spark计算框架集成起来的一种方式。它通过将Hive中的查询转换为Spark作业来提高查询性能和扩展性。 要在Hive中使用Spark作为计算引擎，需要完成以下步骤： 1. 配置Hive和Spark：需要在Hive配置文件中设置Hive执行引擎为Spark，并配置Spark的相关参数。 2. 启动Spark：需要在Hive启动之前启动Spark，可以使用以下命令启动： $ spark-submit --class org.apache.spark.deploy.ClientApp \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --driver-memory 4g \ --executor-memory 2g \ --num-executors 20 \ --executor-cores 2 \ --queue default \ --name "Spark shell" \ /path/to/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 3. 启动Hive：启动Hive时，需要将Hive执行引擎设置为Spark。可以使用以下命令启动： $ hive --hiveconf hive.execution.engine=spark 4. 创建Hive表：在Hive中创建表时，需要将表的存储格式设置为Spark。可以使用以下命令创建表： CREATE TABLE mytable (key INT, value STRING) STORED AS PARQUET LOCATION '/user/hive/warehouse/mytable' TBLPROPERTIES ('spark.sql.sources.provider'='parquet'); 5. 运行查询：在Hive中运行查询时，查询将被转换为Spark作业。可以使用以下命令运行查询： SELECT * FROM mytable WHERE key = 1; 以上是在Hive中使用Spark作为计算引擎的简要介绍，希望能对你有所帮助。

spark on hive和hive on spark哪个效率更高

对于效率的比较，很难一概而论。Spark on Hive和Hive on Spark是两种不同的架构模式，各有优势和适用场景。 Spark on Hive是指在Spark上使用Hive作为数据存储和查询引擎。这种架构模式可以利用Hive的元数据和查询优化功能，同时又能充分发挥Spark的分布式计算能力。适用于复杂的数据分析和处理任务，特别是需要使用Hive的元数据和查询语言的场景。对于大规模数据集和复杂查询，Spark on Hive可以提供较高的性能。 Hive on Spark是指在Hive上使用Spark作为计算引擎。这种架构模式允许用户在Hive中使用Spark的强大计算功能，同时能够利用Hive的优化器和元数据管理功能。适用于需要使用Hive的元数据和查询语言，但同时也需要Spark的计算能力的场景。对于大规模数据集和需要复杂计算的任务，Hive on Spark可以提供较高的性能。 总体而言，选择Spark on Hive还是Hive on Spark要根据具体的业务需求和数据特点来决定。如果需要使用Hive的元数据和查询语言，并且对复杂查询有较高要求，可以选择Spark on Hive；如果主要需要Spark的计算能力，并且需要与Hive的元数据和查询语言进行集成，可以选择Hive on Spark。

hive on spark 调优

对于Hive on Spark的调优，有几个关键的配置可以考虑。首先，可以通过调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制将基础join转化为map join的阈值，从而影响性能。这个配置在Hive on MapReduce和Hive on Spark中都可以使用，但是两者的解释略有不同。 其次，可以通过设置一些Spark相关的配置来进行调优。例如，可以设置hive.execution.engine为spark来指定使用Spark作为执行引擎。还可以设置spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances来调整Spark执行器的内存和核心资源分配。另外，设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer可以改进序列化的性能。 此外，Hive on Spark相比于Hive on MapReduce有更好的性能，并且提供了相同的功能。用户的SQL不需要进行修改，就可以直接在Hive on Spark上运行。同时，UDF函数也被全部支持。 总结起来，在运行于YARN模式下的Hive on Spark的调优，可以关注以下几点： 1. 调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制基础join转化为map join的阈值。 2. 设置相关Spark配置，如hive.execution.engine、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances等，来优化资源分配和序列化性能。 3. 充分利用Hive on Spark的性能优势，无需修改SQL即可运行，并支持全部UDF函数。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [hive on spark 调优](https://blog.csdn.net/weixin_45489441/article/details/123252215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Hive on Spark调优](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/126041883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

spark on hive和hive on spark

b'hive on spark和spark on hive'是两种不同的技术架构。在hive on spark中，hive作为查询引擎，使用spark作为计算引擎，从而提高查询速度和并发性能；而在spark on hive中，spark作为计算引擎，直接在hive数据仓库中查询数据，从而避免数据的复制和传输，提高查询效率。两种架构各有优劣，具体使用要根据实际情况选择。

ambari配hive on spark

Ami是一个用于管理Hadoop集群的工具，而Hive on Spark是一种将Hive与Spark结合使用的方式。要在Ambari中配置Hive on Spark，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 在Ambari管理界面上，找到你的Hadoop集群。 2. 导航到Hive on Spark的配置页面。 3. 找到配置项"spark.sql.warehouse.dir"，将其值修改为Hive数据存储的HDFS位置，例如"/user/hive/warehouse" [2。 4. 保存更改并重新启动Hive on Spark服务。 完成上述步骤后，您的Hive on Spark就配置好了并连接到了指定的Hive元数据。您可以使用Spark的SQL接口进行查询操作，例如使用spark.sql("select count(*) from dwd_tbl_ec_document where dt='2020-10-01'").show来查询特定日期的数据量，或者使用spark.sql("show databases").show来查看连接的外部Hive元数据中的数据库列表。这样，您就可以在Ambari中成功配置和使用Hive on Spark了。

hive on spark 和spark on hive

### 回答1： "Hive on Spark" 和 "Spark on Hive" 都是在大数据分析中使用的技术，它们有着不同的优势。 "Hive on Spark" 是将 Apache Hive 作为数据仓库，利用 Apache Spark 来执行数据分析的任务，它能够利用 Spark 的高效处理能力加速 Hive 的执行速度。 "Spark on Hive" 则是在 Spark 中读取和查询 Hive 中的数据，并在 Spark 中对数据进行处理。它利用 Spark 的高效处理能力，可以加速 Hive 数据的分析处理过程。 总的来说，这两种技术都是为了提高数据分析的效率和效果。 ### 回答2： Hive on Spark和Spark on Hive都是Hadoop生态系统中广为使用的工具。它们的主要区别在于它们在Hadoop集群中使用的方式不同。 Hive是一个数据仓库工具，用于处理大量结构化数据。提供了一个SQL样式的语言（称为HQL），这与关系型数据库有很大的相似之处。Hive使用MapReduce作为其数据处理引擎，将其SQL查询转换为MapReduce作业并运行。这种方法可以使用大规模的Hadoop集群来处理一系列任务，但是MapReduce处理引擎在运行大规模作业时效率较低。Hive on Spark解决了这个问题，因为它将Hive查询转换为Spark代码，并使用Spark引擎处理查询。这使得数据处理变得更为高效，同时也避免了MapReduce的一些缺点。 相反，Spark是一个大规模数据处理引擎，不像Hive，它没有自己的SQL语言。仍然提供了一些API和其他编程语言（例如Python和Scala）连接，使用户可以使用Spark进行分布式数据处理。Spark on Hive是一种将Spark作为Hive处理引擎的替代方案，允许用户使用Spark作为执行器来处理Hive查询。使用Spark on Hive可以提高查询效率和处理速度，因为Spark处理引擎通常比MapReduce引擎更快。 综上所述，Hive on Spark和Spark on Hive都是分布式数据处理工具集，它们的使用方式和结构有所不同。我们可以根据我们的需求来选择我们需要使用的工具。无论我们使用哪个工具，它们都可以帮助我们高效地处理大量结构化数据。 ### 回答3： Hive on Spark和Spark on Hive是两种不同的技术实现，都是为了更好地利用Hadoop生态系统中的数据处理工具集。 Hive on Spark是将Hive与Spark集成，通过将Hive的查询转化为Spark的作业来执行。在这种情况下，查询语句首先被转换成MapReduce作业，然后转换成Spark作业。通过使用Spark，Hive on Spark可以提高查询效率，提高集群的吞吐量。此外，由于Hive底层依赖于MapReduce，但MapReduce在处理小文件时存在效率低下的问题，而Spark在处理小文件时更高效，因此Hive on Spark可以更好地处理小文件。 Spark on Hive则是将Spark与Hive集成，让Spark能够利用Hive中的元数据信息和表结构。Spark on Hive允许Spark用户使用Hive中的表和数据存储，从而更好地利用Hive的元数据管理和查询特性。此外，Spark on Hive还提供了Spark SQL界面，使得用户可以使用SQL查询数据或者进行复杂的数据分析。 总的来说，Hive on Spark和Spark on Hive都是为了优化Hadoop生态系统中的数据处理流程。通过将Hive和Spark集成，可以提高数据处理效率，让用户更好地利用Hadoop生态系统中的工具集。

hive on spark 性能调优

### 回答1： Hive on Spark 的性能调优主要包括以下几个方面： 1. 资源调优：可以通过调整 Spark 的 executor 内存、CPU 核数等参数来优化资源的使用效率，提高作业的并发度和执行速度。 2. 数据倾斜处理：在数据倾斜的情况下，可以通过使用 Spark 的 shuffle 操作的优化策略，如使用 map-side 聚合、使用随机前缀等方式来解决数据倾斜问题。 3. 数据压缩：可以使用 Hive on Spark 提供的压缩功能，将数据压缩后存储，可以减少磁盘 I/O，提高数据读写速度。 4. 数据分区：可以通过对数据进行分区，提高查询效率，减少数据扫描量。 5. 数据倾斜检测：可以使用 Spark 的一些工具，如 Spark Job Server、Spark Web UI 等来检测数据倾斜情况，及时发现问题并进行处理。 6. 数据倾斜解决方案：可以使用 Spark 的一些解决方案，如使用 Spark SQL 的动态分桶、使用 Spark Streaming 的动态负载均衡等方式来解决数据倾斜问题。 总之，对于 Hive on Spark 的性能调优，需要综合考虑资源、数据倾斜、数据压缩、数据分区等多个方面，根据具体情况采取相应的优化策略，以提高作业的执行效率和性能。 ### 回答2： Hive on Spark 是一种在 Hadoop 生态系统中运行 Hive 查询的方式，它利用 Spark 引擎来执行 Hive 查询，并提供了更高的性能和更佳的易用性。然而，为了获得最佳性能，需要进行一些调优。 一、设置 Spark Executor 内存 默认情况下，Spark 的 Executor 分配的内存为 1GB，在大型数据集上运行 Hive 查询时，此值可能过低。为了获得更好的性能，应适当增加每个 Executor 的内存，以确保查询可以在内存中执行而不需要进行磁盘交换。可以通过在创建 SparkContext 时设置 spark.executor.memory 属性来设置 Executor 的内存大小，例如： spark-submit --master yarn --conf spark.executor.memory=4g --class com.example.MyApp myapp.jar 二、设置 Spark Executor 数量 默认情况下，Spark 使用的 Executor 数量等于集群中的可用 CPU 核数，但是在 Hive on Spark 中，因为数据在 HDFS 上存储，大多数任务都是 IO 密集型的，所以可以适当减少 Executor 数量，以避免资源竞争。可以通过在创建 SparkConf 对象时设置 spark.executor.instances 属性来设置 Executor 的数量，例如： SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("myApp").setMaster("yarn").set("spark.executor.instances", "4"); 三、调整数据存储格式 Hive on Spark 支持多种数据存储格式，例如 Parquet、ORC 和 Avro 等。这些格式不仅可以提高查询性能，还可以节省存储空间。对于 Hive on Spark 操作，Parquet 格式是最理想的，因为它可以实现更高的压缩率，并且可以提供更快的 I/O 性能。 四、启用 Vectorized Execution Hive on Spark 还支持向量化执行（Vectorized Execution），它可以将典型的行式操作转换为列式操作，从而提高查询性能。由于列式操作可以提供更好的内存局部性，因此可以减少与内存和磁盘的数据传输。要启用向量化执行，请将下列选项设置为 true： hive.vectorized.execution.enabled=true hive.vectorized.execution.reduce.enabled=true 五、使用动态分区 在 Hive on Spark 中，使用动态分区（Dynamic Partitioning）可以显著提高查询性能，特别是当处理大量小文件时。动态分区会自动将查询结果分区，并将每个分区存储为一个单独的文件，这可以减少 HDFS 元数据操作量，并可以提高查询性能。 总之，通过对以上几个方面进行调优，可以显著提高 Hive on Spark 的查询性能和扩展性。同时，在实际生产环境中，还需要结合具体情况进行适当的调优和优化。 ### 回答3： Hive on Spark是在Hadoop上基于Spark进行数据处理和查询的引擎，它可以通过调优以提高其性能和效率。以下是几个提高Hive on Spark性能的方法： 1.调整Executor内存和Executor数量：在Spark中，Executor的数量和内存大小的选择会对性能产生非常大的影响。如果Executor的数量设置过大，又或者Executor的内存过小，都会导致任务的运行缓慢。因此，需要根据实际情况，合理设置Executor的数量和内存大小。通常情况下，Executor内存大约设置为系统可用内存的75％至80％。并且需要注意的是，在调整Executor内存和数量时，还需要考虑调整Spark的其他配置参数。 2.启用动态分区：启用动态分区可以大幅提高Hive on Spark的性能。动态分区可以将大型Hive on Spark数据集分割成多个小块，从而减少内存的使用，减轻Spark的压力，同时还可以加速数据的读写操作。可以在Hive on Spark中的hive-site.xml文件中添加以下代码来启用动态分区： hive.exec.dynamic.partition = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict 3.启用Spark的动态资源分配：启用Spark的动态资源分配可以根据需要自动分配或释放资源，从而提高性能。这种方式可以避免因为资源浪费导致的性能不佳。可以在Spark的配置文件spark-defaults.conf中添加以下代码来启用动态资源分配： spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true 4.使用适当的文件格式：不同的文件格式有不同的读写性能。如果Hive on Spark需要处理非常大的数据量，则推荐使用Apache Parquet文件格式，因为它可以使查询更加快速和高效。而对于要求较高的数据格式，如人工智能和机器学习工作负载，可以使用Apache ORC（Optimized Row Columnar）格式，因为它在数据压缩和性能方面都比Parquet更加优秀。 总之，对于Hive on Spark性能调优，需要考虑到各种因素，例如Executor的数量和内存大小、动态分区、动态资源分配和文件格式等。通过适当地调整这些参数，可以有效提高Hive on Spark的性能和效率。

hive on spark和spark on hive

b'hive on spark和spark on hive'是两种不同的技术架构。在hive on spark中，hive作为查询引擎，使用spark作为计算引擎，从而提高查询速度和并发性能；而在spark on hive中，spark作为计算引擎，直接在hive数据仓库中查询数据，从而避免数据的复制和传输，提高查询效率。两种架构各有优劣，具体使用要根据实际情况选择。

spark sql: hivecontext操作hive表

Spark SQL可以通过HiveContext来操作Hive表。HiveContext是Spark SQL中专门用来操作Hive数据的上下文对象，它可以让我们使用Spark SQL来查询和操作Hive表。 使用HiveContext操作Hive表的步骤如下： 1. 创建HiveContext对象 val hiveContext = new HiveContext(sc) 2. 使用HiveContext来查询Hive表 hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table").show() 3. 使用HiveContext来创建Hive表 hiveContext.sql("CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING)").show() 4. 使用HiveContext来插入数据到Hive表 hiveContext.sql("INSERT INTO my_table VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob')").show() 5. 使用HiveContext来更新Hive表 hiveContext.sql("UPDATE my_table SET name = 'Charlie' WHERE id = 1").show() 6. 使用HiveContext来删除Hive表 hiveContext.sql("DROP TABLE my_table").show() 需要注意的是，在使用HiveContext操作Hive表时，需要先将Hive的配置文件hive-site.xml放到Spark的conf目录下，以便让Spark能够连接到Hive。

hive on spark 和spark on hive谁更快

这个问题的答案取决于具体的场景和数据量。Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是将 Hive 和 Spark 两个框架结合起来使用的方法，它们各有优劣。 一般来说，Hive on Spark 更适合大数据场景，因为 Spark 的内存计算能力更强，可以提高查询的速度。而 Spark on Hive 更适合小数据场景，因为 Hive 的优化能力更强，可以优化查询计划，提高查询的效率。 但是具体哪个更快，需要根据具体情况来进行测试和比较。比如数据量大小、查询复杂度、硬件配置等因素都会影响查询速度。因此，需要根据具体场景进行选择。

怎么配置hive on spark

配置Hive on Spark需要进行以下步骤： 1. 确保已经安装了Spark和Hive，并且它们都能正常工作。 2. 在Hive的配置文件hive-site.xml中添加以下配置项： <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> 3. 在Spark的配置文件spark-defaults.conf中添加以下配置项： spark.master=yarn spark.eventLog.enabled=true spark.eventLog.dir=hdfs://mycluster/spark/history spark.executor.memory=2g spark.driver.memory=2g spark.driver.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native spark.executor.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native 4. 将Spark的jar包上传到HDFS上的一个目录，例如/spark-jars： hdfs dfs -mkdir /spark-jars hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark-jars 5. 重启Hive服务，使配置生效。 通过以上步骤，你就可以成功配置Hive on Spark了。请注意，这只是一个简单的配置示例，你可能需要根据你的具体环境和需求进行适当的调整。引用\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [hive on spark 配置 和 spark on hive](https://blog.csdn.net/young_0609/article/details/114900238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Hive 上配置 Hive on Spark](https://blog.csdn.net/zhy0414/article/details/126885386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [配置hive on spark](https://blog.csdn.net/weixin_56581189/article/details/129555523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

linux搭建hive on spark环境(spark-1.6.3-without-hive+hadoop2.8.0+hive2.1.1)

### 回答1： 要在Linux上搭建Hive on Spark环境，需要以下步骤： 1. 安装Hadoop和Spark 首先需要安装Hadoop和Spark，可以选择Hadoop 2.8.0和Spark 1.6.3版本。安装过程可以参考官方文档。 2. 安装Hive 安装Hive需要下载Hive 2.1.1版本，并解压到指定目录。然后需要配置Hive的环境变量，将Hive的bin目录添加到PATH中。 3. 配置Hive on Spark 在Hive的conf目录下，需要创建hive-site.xml文件，并添加以下配置： <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <name>spark.master</name> <value>local[*]</value> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <name>spark.executor.memory</name> <value>1g</value> 其中，hive.execution.engine配置为spark，spark.master配置为local[*]，表示使用本地模式运行Spark。spark.submit.deployMode配置为client，表示以客户端模式提交Spark任务。spark.executor.memory配置为1g，表示每个executor的内存为1GB。 4. 启动Spark和Hive 启动Spark和Hive需要分别执行以下命令： $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh $HIVE_HOME/bin/hive 其中，$SPARK_HOME和$HIVE_HOME分别为Spark和Hive的安装目录。 5. 测试Hive on Spark 在Hive命令行中，可以执行以下命令测试Hive on Spark： hive> set hive.execution.engine=spark; hive> select count(*) from table_name; 其中，table_name为需要查询的表名。如果查询结果正确，则说明Hive on Spark环境搭建成功。 ### 回答2： Hadoop是一个开源的分布式文件系统和计算框架，在大数据领域中应用广泛，而Hive则是基于Hadoop的数据仓库系统，通过将数据存储在Hadoop中，并使用类SQL的语言查询和分析数据。但是，Hive的执行速度很慢，而Spark是速度很快的内存计算框架，能够比Hadoop更快地处理大数据。因此，用户可以使用Hive on Spark来加速Hive查询。 要在Linux上搭建Hive on Spark环境， 需要按照以下步骤进行操作： 1. 下载并安装Hadoop：在官方网站上下载Hadoop的最新版本，然后解压和配置。 2. 下载并安装Spark：在官方网站上下载Spark的最新版本，然后解压和配置。 3. 下载并安装Hive：在官方网站上下载Hive的最新版本，然后解压和配置。 4. 配置环境变量：在.bashrc或.bash_profile中添加Hadoop和Spark的路径，并运行source命令使其生效。 5. 启动Hadoop集群：运行start-all.sh脚本启动Hadoop集群，可以通过jps命令检查集群是否正常运行。 6. 启动Spark：运行spark-shell来启动Spark，可以通过测试程序检查Spark是否正常运行。 7. 启动Hive：运行hive命令来启动Hive，可以通过测试程序测试Hive是否正常运行。 8. 配置Hive on Spark：在hive-site.xml文件中添加以下变量来配置Hive on Spark： hive.execution.engine=spark hive.spark.client.server.connect.timeout=600 hive.spark.client.connect.timeout=600 9. 验证Hive on Spark：运行一些查询来验证Hive on Spark是否正常运行，并通过Spark网页界面查看运行情况。 总之，搭建Hive on Spark环境需要仔细地完成操作，按照步骤进行操作，将会帮助你更快更有效地处理大数据。 ### 回答3： 首先，在准备搭建 Hive on Spark 环境之前，我们需要确保已经安装了 Java JDK 、Hadoop 和 Spark 环境。在此基础上，按照以下步骤完成 Hive on Spark 的搭建： 1. 下载Hive 在 Apache Hive 的官网上可以下载到需要的版本，我们这里选择 hive-2.1.1 版本，下载后解压。 2. 配置Hadoop环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容： export HADOOP_HOME=/your/path/to/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 保存文件，并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 3. 配置Hive环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容： export HIVE_HOME=/your/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin 保存文件，并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 4. 配置Spark环境变量 在 ~/.bashrc 中添加如下内容： export SPARK_HOME=/your/path/to/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin 保存文件，并使用 source ~/.bashrc 命令来使环境变量立即生效。 5. 配置Hive的hive-site.xml文件 将 $HIVE_HOME/conf 目录下的 hive-default.xml.template 文件复制一份并命名为 hive-site.xml，然后根据需要进行修改。在 hive-site.xml 中添加以下内容： <name>spark.master</name> <value>spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT></value> <description>URL of the Spark Master</description> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <description>Whether to run Spark in client or cluster mode</description> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> <description>Execution engine</description> <name>hive.spark.client.connect.timeout</name> <value>300s</value> 注意，其中的 <SPARK_MASTER_HOST> 和 <SPARK_MASTER_PORT> 分别应该替换为实际使用的 Spark Master 的地址和端口。 6. 配置Spark的spark-defaults.conf文件 将 $SPARK_HOME/conf 目录下的 spark-defaults.conf.template 文件复制一份并命名为 spark-defaults.conf，然后根据需要进行修改。在 spark-defaults.conf 中添加以下内容： spark.executor.memory 4g spark.driver.memory 2g spark.sql.shuffle.partitions 200 根据需要调整默认的内存大小（如果已经分配过多可能会导致OOM），设置适当的partition数（避免执行时的数据倾斜问题）。 7. 启动Hive服务 执行启动Hive的命令： hive --service metastore & hive 需要注意的是，需要先启动 metastore 服务，然后才能启动 Hive 客户端。 8. 准备测试数据 接下来，为了测试 Hive on Spark 的功能，可以使用 Hive 提供的测试数据集来进行测试。 将 https://github.com/facebookarchive/facebook-360-spatial-workstation.git 克隆到本地，进入 samples 文件夹，执行以下命令来生成哈希表： beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "CREATE TABLE h3 (id int, lat double, lon double, geog string) \ ROW FORMAT DELIMITED \ FIELDS TERMINATED BY ',' \ LINES TERMINATED BY '\n' \ STORED AS TEXTFILE;" cd h3/ /data/gdal/gdal-2.2.0/bin/ogr2ogr -f CSV GEOM{FID}H3v11.csv geohash-cells.geojson -lco COMPRESS=DEFLATE beeline -n hadoop -d org.apache.hive.jdbc.HiveDriver \ -jdbc:hive2://localhost:10000 \ -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/h3/GEOMFIDH3v11.csv' INTO TABLE h3;" 在以上命令中，我们使用了 beeline 来连接到 Hive 服务器，并使用 ogr2ogr 工具读取 geojson 文件并转存为 CSV 文件后导入到 Hive 中。 9. 执行Spark SQL查询 接下来可以使用 Spark SQL 来查询 Hive 中的数据。 运行 Spark Shell： $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master spark://<SPARK_MASTER_HOST>:<SPARK_MASTER_PORT> \ --jars $HIVE_HOME/lib/hive-exec-<HIVE_VERSION>.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-metastore-<HIVE_VERSION>.jar 如果以上命令运行正常，将会进入 Spark Shell 中。 在 Shell 中运行如下代码： import org.apache.spark.sql._ val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) hiveContext.setConf("hive.metastore.uris","thrift://<IP_ADDRESS>:9083") hiveContext.sql("use default") hiveContext.sql("show databases").foreach(println) hiveContext.sql("select count(*) from h3").foreach(println) 其中，<IP_ADDRESS> 应该替换为实际使用的 Thrift 服务器的 IP 地址。 10. 结束Spark SQL查询 完成测试后，可以使用以下命令退出 Spark Shell： scala> :q 至此，Hive on Spark 环境已经搭建完成。

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