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，运行sql时,stage进度条不动

可能是由于Spark任务没有被提交或正在等待资源，导致进度条没有更新。您可以尝试以下解决方法：

1. 检查Spark任务状态：您可以在YARN或Spark UI上检查任务状态，确认任务是否已经提交和分配资源。

2. 检查Hive元数据：如果您的SQL查询涉及到Hive元数据，可能会导致任务等待元数据加载。您可以检查Hive的元数据状态，并尝试刷新元数据。

3. 检查代理用户：如果您正在使用代理用户来连接Hive，可能会导致任务等待代理用户的权限验证。您可以检查代理用户的权限，或者尝试直接使用Hive用户连接。

4. 检查查询计划：如果您的SQL查询逻辑复杂或者数据量较大，可能会导致查询计划生成时间较长。您可以尝试优化查询逻辑或者增加资源来缩短生成计划的时间。

pyspark 连接hive

要使用pyspark连接hive，首先需要确保你已经安装了Spark和Hive，并且已经配置好了相关的环境。在安装好的环境中，你可以按照以下步骤进行pyspark连接hive的操作：

1. 确定pyspark的安装路径，通常情况下，pyspark应在anaconda目录下。你可以通过以下命令来查看具体使用的pyspark目录：

su - jupyter1
ps xf

2. 检查pyspark目录下是否存在jars和conf目录，如果不存在，可以手动创建这两个目录。

3. 将hive-site.xml文件放入conf文件夹下，并将spark目录中的mysql-connector-java-5.1.47.jar文件放入jars文件夹下。这些文件是用于配置连接hive所需的必要文件。

4. 在Jupyter hub中，重启自己的服务，以使配置生效。

5. 重启完成后，你可以通过以下代码进行测试连接是否成功：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession实例
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL Hive integration example").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 连接hive，并显示default目录下的表
spark.sql("show tables").show()

通过以上步骤，你可以使用pyspark成功连接到hive，并对hive中的数据进行操作。请注意，以上代码中的地址和端口号需要根据你的实际配置进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>