hive的三种运行模式
时间: 2024-02-24 11:50:47 浏览: 26
以下是Hive的三种运行模式:
1. 内嵌模式:Hive会自动检查运行环境,如果检测到本机上安装了Hadoop环境,则必须先启动Hadoop。这种模式适用于小规模数据的处理。
2. 本地模式:Hive使用本地模式执行操作,不需要启动Hadoop。可以通过设置临时的或永久的Hive配置文件来实现本地模式。
3. 集群模式:Hive使用YARN集群模式执行操作,需要启动Hadoop和YARN。这种模式适用于大规模数据的处理。
--相关问题--:
1. Hive如何与Hadoop集成?
2. Hive的数据类型有哪些?
3. Hive如何进行数据导入和
相关问题
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。
hive关闭本地模式命令
如果你正在使用Hive的本地模式,可以使用以下命令关闭本地模式:
```
set mapreduce.framework.name=yarn;
set hive.execution.engine=tez;
```
这样就会将Hive的执行引擎切换为Tez,并将MapReduce框架的执行引擎设置为YARN。这样就可以关闭Hive的本地模式,让其在集群上运行。