pyspark连接hive，运行sql时，stage进行到一半停住好久不运行

这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 数据量过大：如果您的数据量很大，可能需要一些时间才能完成查询操作。您可以尝试通过增加集群中的节点数量来加快查询速度。

2. 资源分配不足：如果您分配的资源不足，可能会导致SQL作业运行缓慢。您可以尝试增加作业的资源配额，如增加executor数量或内存配额。

3. 内存不足：如果您的查询需要大量的内存，而您没有分配足够的内存，可能会导致查询运行缓慢。您可以尝试增加executor内存配额。

4. 缓存不足：如果您使用了缓存功能，但缓存容量不足，可能会导致查询运行缓慢。您可以尝试增加缓存容量。

5. 网络问题：如果您的计算节点之间的网络连接较差，可能会导致查询运行缓慢。您可以尝试优化网络连接，如使用更快的网络设备或优化网络拓扑结构。

您可以根据以上原因进行排查，并尝试采取相应措施优化查询性能。

相关问题

pyspark连接hive

要在PySpark中连接到Hive，需要进行以下步骤：

1. 安装PySpark

首先，需要安装PySpark，可以通过pip安装。在终端中运行以下命令：

pip install pyspark

2. 配置Hadoop和Hive

要连接到Hive，需要在PySpark中配置Hadoop和Hive。需要将以下配置添加到spark-defaults.conf文件中：

spark.sql.catalogImplementation=hive
spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<namenode>:<port>/user/hive/warehouse

其中，<namenode>和<port>应替换为Hadoop集群的名称节点和端口号。

3. 启动PySpark

可以在终端中启动PySpark：

pyspark

4. 连接到Hive

在PySpark中连接到Hive，需要使用HiveContext。可以使用以下代码创建HiveContext：

from pyspark.sql import HiveContext

hive_context = HiveContext(sc)

其中，sc是SparkContext对象。

5. 运行Hive查询

一旦连接到Hive，就可以运行Hive查询。可以使用以下代码运行查询：

query = "SELECT * FROM <table>"
result = hive_context.sql(query)

其中，<table>应替换为要查询的表的名称。查询的结果将存储在result变量中，可以通过以下代码访问结果：

result.show()