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。

相关问题

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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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%"]
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如何分析并解决Hive在Spark执行引擎模式下遇到的Error 30041错误？

遇到Hive在使用Spark执行引擎时出现的Error 30041错误，我们可以通过一系列的诊断步骤来定位问题所在，并采取相应的解决措施。首先，根据错误信息`return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask`，我们可以确定错误发生在Spark任务创建的过程中。以下是详细的分析和解决方法：

参考资源链接：[Hive on Spark 错误：return code 30041 分析与解决](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad15cce7214c316ee38b?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **复查配置文件**：由于错误可能与配置参数有关，我们需要检查Hive和Spark的相关配置文件，确保配置的一致性和正确性。重点检查`hive-site.xml`中的`hive.execution.engine`设置，确认其值为`spark`。同时，需要查看`spark-defaults.conf`中的设置，特别是与YARN相关的配置参数，例如`spark.executor.memory`和`spark.executor.instances`，确保它们没有与集群的实际能力或任务需求冲突。

2. **资源监控与调优**：使用YARN的资源管理器监控集群的资源使用情况。如果发现资源分配不当或者资源紧张，可以通过调整`spark.executor.memory`和`spark.executor.instances`参数来优化资源分配，或者根据实际情况增加集群资源。

3. **日志分析**：查看`spark-submit`的日志文件，以获取更详细的错误信息。日志文件通常包含导致任务失败的特定原因，这可能是内存不足、权限问题或其他配置错误。

4. **网络排查**：因为Spark作业依赖于节点间的通信，需要检查集群内的网络连接，确保没有网络延迟或阻塞的问题影响任务的正常运行。

5. **版本兼容性检查**：确认Hive、Spark和Hadoop版本的兼容性，确保遵循了官方的安装和配置指南，避免版本冲突导致的问题。

6. **重启服务**：在做了必要的配置调整后，可以尝试重启相关服务，如HiveServer2和Spark服务，来清除可能的配置缓存或临时状态。

通过上述步骤，可以有效地分析并解决Hive在Spark执行引擎模式下遇到的Error 30041错误。如果你希望进一步深入了解Hive和Spark的集成，以及如何在生产环境中优化它们的配置，建议阅读《Hive on Spark 错误：return code 30041 分析与解决》一书。这本书详细分析了该错误的原因和解决方案，同时也提供了关于如何优化Hive和Spark配置的宝贵知识，适合希望深入学习Hadoop生态系统中数据处理技术的读者。

参考资源链接：[Hive on Spark 错误：return code 30041 分析与解决](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad15cce7214c316ee38b?spm=1055.2569.3001.10343)