hive on spark中hive的参数优化是否还会生效

Hive on Spark（也称为SparkSQL或Apache Hive with Spark support）是一种将Apache Hive SQL查询与Apache Spark的计算能力相结合的技术。当在Hive on Spark环境中进行参数优化时，通常是指针对Hive的配置参数进行调整，以便更好地利用Spark的性能优势，比如分区策略、缓存策略等。

Hive自身的参数优化主要包括：

1. `hive.exec.dynamic.partition`: 控制动态分区的行为。
2. `hive.exec.compress.output`: 是否压缩输出数据，可以节省存储空间。
3. `hive.exec.compress.mapoutput`: 对mapreduce作业的输出进行压缩。

然而，尽管这些参数是针对Hive查询的，它们的作用在Hive on Spark中可能会有所不同，因为Spark SQL有自己的优化算法和调度机制。例如，Spark SQL允许更细粒度的资源管理，并且它的批处理模式能够自动进行本地化和分区优化。

所以，在Hive on Spark中，原生的Hive参数优化仍然会影响查询性能，但可能需要结合Spark的特性进行一些调整。Spark会对查询计划进行优化，比如基于列的过滤和分区，这可能会超过单纯依赖Hive参数的效果。

相关问题

怎么配置hive on spark

配置Hive on Spark需要进行以下步骤：

1. 确保已经安装了Spark和Hive，并且它们都能正常工作。

2. 在Hive的配置文件`hive-site.xml`中添加以下配置项：

   <property>
     <name>hive.execution.engine</name>
     <value>spark</value>
   </property>

3. 在Spark的配置文件`spark-defaults.conf`中添加以下配置项：

   spark.master=yarn
   spark.eventLog.enabled=true
   spark.eventLog.dir=hdfs://mycluster/spark/history
   spark.executor.memory=2g
   spark.driver.memory=2g
   spark.driver.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native
   spark.executor.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native

4. 将Spark的jar包上传到HDFS上的一个目录，例如`/spark-jars`：

   hdfs dfs -mkdir /spark-jars
   hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark-jars

5. 重启Hive服务，使配置生效。

通过以上步骤，你就可以成功配置Hive on Spark了。请注意，这只是一个简单的配置示例，你可能需要根据你的具体环境和需求进行适当的调整。引用\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hive on spark 配置 和 spark on hive](https://blog.csdn.net/young_0609/article/details/114900238)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Hive 上配置 Hive on Spark](https://blog.csdn.net/zhy0414/article/details/126885386)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [配置hive on spark](https://blog.csdn.net/weixin_56581189/article/details/129555523)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

cdh配置hive on spark

### 回答1：
CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）是Cloudera公司针对Hadoop生态系统进行的一系列软件包和工具的集成，其中包括Hive on Spark的配置。

Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，方便用户使用SQL语言对存储在Hadoop中的大型数据集进行查询和分析。Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，具有内存计算的特性，能在内存中高效地处理大规模数据。

在CDH中配置Hive on Spark需要进行以下步骤：

1. 确保CDH集群已经正确安装和配置，并且已经启动了Hive服务和Spark服务。

2. 在CDH管理界面中，选择Hive服务，然后点击“配置”选项卡。

3. 在配置页面中，找到“Hive 服务”下的“Ancillary Service Configuration”部分。在“Spark”部分中，填写正确的Spark主节点地址和端口号。

4. 点击“保存并重启”以应用配置更改。

5. 在CDH管理界面中，选择Spark服务，然后点击“配置”选项卡。

6. 在配置页面中，找到“Spark 特定”的部分。在“Spark 实例模式”中选择“Standalone”，表示将使用独立的Spark集群。

7. 在“Spark 主节点地址”中填写正确的Spark主节点的地址。

8. 点击“保存并重启”以应用配置更改。

9. 配置完成后，可以使用HiveQL语句在Hive中使用Spark进行查询和分析数据。在Hive命令行或Hue界面中，编写需要的查询语句并执行。

通过以上步骤，就可以在CDH上成功配置Hive on Spark。这样就可以同时利用Hive和Spark的强大功能，实现对大规模数据的高效分析和处理。

### 回答2：
CDH配置Hive on Spark是指在CDH平台上配置使用Spark作为Hive的计算引擎。下面是具体的步骤：

1. 首先，确保已经在CDH平台上安装了Hive和Spark组件。

2. 在Hive的配置文件中，需要添加以下参数来启用Hive on Spark：
hive.execution.engine = spark
hive.spark.client.connect.timeout = 300s
hive.spark.client.server.connect.timeout = 300s

3. 在Spark的配置文件中，需要增加以下参数来支持Hive on Spark：
spark.master = yarn-client
spark.deploy.mode = client
spark.submit.deployMode = client
spark.yarn.queue = default
spark.executor.instances = 10
spark.executor.memory = 4G
spark.executor.cores = 2
spark.driver.memory = 4G

4. 然后，重启Hive和Spark的服务。

5. 运行Hive脚本或者Hive命令时，可以在Hive中使用"hive.execution.engine=spark"设置为Spark引擎，或者在命令行中使用"--engine=spark"参数。

配置完成后，Hive会将相应的作业提交给Spark来执行，利用Spark的分布式计算能力加速Hive查询的执行速度。需要注意的是，配置Hive on Spark需要确保CDH平台中的Hive和Spark是兼容的，并且调整Spark的资源配置以满足计算需求。

总之，通过CDH配置Hive on Spark可以充分发挥Spark的并行处理能力，提高Hive查询的执行效率和性能。

### 回答3：
CDH是一种大数据解决方案，用于配置Hive on Spark的步骤如下：

1. 首先，确保已安装CDH集群并启动了Hive和Spark组件。如果还没有安装，请按照CDH文档进行安装和配置。

2. 检查Hive和Spark的版本兼容性。Hive on Spark需要Hive和Spark版本之间的兼容性，查看CDH文档以了解哪些版本适用于您的集群。

3. 在Hive配置文件中启用Hive的Spark支持。打开Hive配置文件（hive-site.xml），设置hive.execution.engine为spark。

4. 配置Spark属性。在Spark配置文件（spark-defaults.conf）中，设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster，这取决于您的CDH集群配置。还可以通过设置其他属性来优化Spark执行引擎的性能。

5. 启动Hive服务。重启Hive服务以使配置更改生效。您可以使用以下命令重新启动Hive服务：
sudo service hive-server2 restart

6. 测试Hive on Spark。使用Hive命令行或其他Hive客户端，运行一些Hive查询并确认它们是否在Spark上执行。

配置Hive on Spark可以提供更好的性能和资源利用率。而且，使用Spark作为执行引擎还可以充分利用Spark提供的丰富的数据处理功能和API。通过使用CDH的Hive on Spark配置，您可以更好地处理和分析大规模的数据集。