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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hive on spark性能调优

Hive on Spark 是将 Hive 引擎与 Spark 引擎结合起来，以提高 Hive 查询的性能。以下是一些 Hive on Spark 的性能调优技巧：

1. 调整 Spark 的内存分配：可以通过调整 Spark 的 executor 内存和 driver 内存来优化 Hive on Spark 的性能。可以通过设置 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory 参数来调整内存分配。

2. 调整 Spark 的并行度：可以通过调整 Spark 的并行度来优化 Hive on Spark 的性能。可以通过设置 spark.sql.shuffle.partitions 参数来调整并行度。

3. 启用动态分区：启用动态分区可以减少数据移动和复制，从而提高查询性能。可以通过设置 hive.exec.dynamic.partition.mode 参数来启用动态分区。

4. 启用压缩：启用压缩可以减少磁盘 I/O，从而提高查询性能。可以通过设置 hive.exec.compress.output 和 hive.exec.compress.intermediate 参数来启用压缩。

5. 使用 ORC 或 Parquet 格式：使用 ORC 或 Parquet 格式可以提高查询性能，因为它们支持列式存储和压缩。可以通过设置 hive.default.fileformat 参数来指定默认的文件格式。