目录一、问题描述二、原因分析1、报错信息分析2、思考3、结论三、解决办法一、问题描述 spark经过转化的DF/DS，存储hive的一般写法为：DF.write.format("orc").mode(SaveMode.Append).saveAsTable("default.student") 1、如果hive本身不存在此表，则会在hive自动创建对应的表进行数据存储。 2、如果hive中存在此表，则就会分为两种情况进行考虑。 第一种情况：存在的student表是使用spark写入hive程序自动创建得到的，则这种情况下可以正常写入。 DF.wri
目录一、问题描述二、原因分析1、报错信息分析2、思考3、结论三、解决办法一、问题描述 spark经过转化的DF/DS，存储hive的一般写法为：DF.write.format("orc").mode(SaveMode.Append).saveAsTable("default.student") 1、如果hive本身不存在此表，则会在hive自动创建对应的表进行数据存储。 2、如果hive中存在此表，则就会分为两种情况进行考虑。 第一种情况：存在的student表是使用spark写入hive程序自动创建得到的，则这种情况下可以正常写入。 DF.wri
一：maven配置报错TheJAVA_HOMEenvironmentvariableisnotdefinedcorrectly,thisenvironmentvariableis1.问题原因出现这个错误信息是因为Adminstrator的用户变量JAVA_HOME路径是之前写项目配置的是java版本的与系统变量JAVA_HOME的路径格格不入，所以就出现了这个错误，你们配置的时候也要注意Adminstrator的用户变量要和系统变量JAVA_HOME一定要相同，如下图注意事项对于JAVA_HOME的值构写，路径要写到\bin目录的上一个目录，如C:\java8\bin，那么JAVA_HOME的
elasticsearch在window下启动报错warning:ignoringJAVA_HOME=C:\document\jdk1.8.0_152;usingbundledJDK**原因：**JDK版本不对。elasticsearch支持JDK1.8的，仅仅是7.17.3及其之前的版本。如果下载的最新版本，最低JDK17及其以上。**方法：**下载7.17.3的就可以了，亲测有效。[elasticsearch7.17.3](
这个问题发生在SparkSQL将数据迁移进Hive时会出现。Exceptioninthread"main"org.apache.spark.sql.AnalysisException:Cannotwriteincompatibledatatotable'`xx`.`table_name`':-Cannotsafelycast'input_time':stringtotimestamp-Cannotsafelycast'insert_time':stringtotimestamp-Cannotsafelycast'modify_time':stringtotimestamp;这是因为从Spark
创作初衷：由于在这上面翻过太多的烂文章（博主自己都没搞懂就“写作抄袭”），才写下此文(已从重装系统做过3次测试，没有问题才下笔)，文章属于保姆级别。~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~创作不易，转载请说明~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文相关的版本信息（没部署Hadoop，本文环境基于Linux的，且文件和程序全是root用户组）操作系统：Centos7.4sbt打包插件：1.7.1 官链：sbt-Theinteractivebuildtoolspark版本：3.3.0 官链：Indexof/dist/sparkJDK版本：1.8
创作初衷：由于在这上面翻过太多的烂文章（博主自己都没搞懂就“写作抄袭”），才写下此文(已从重装系统做过3次测试，没有问题才下笔)，文章属于保姆级别。~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~创作不易，转载请说明~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文相关的版本信息（没部署Hadoop，本文环境基于Linux的，且文件和程序全是root用户组）操作系统：Centos7.4sbt打包插件：1.7.1 官链：sbt-Theinteractivebuildtoolspark版本：3.3.0 官链：Indexof/dist/sparkJDK版本：1.8
Spark的任务提交可以通过在Spark客户端上调用shell脚本将spark任务提交到yarn上执行。$./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1\--queuethequeue\examples/jars/spark-examples*.jar\10在某些场景下，无法直接去调用shell脚本或者需要监控任务的执行结果情况。这样的话，尝试通过
一、Hive-SQL/Spark-SQL参数配置和调优#设置计算引擎sethive.execution.engine=spark;#设置spark提交模式setspark.master=yarn-cluster;#设置作业提交队列setspark.yarn.queue=${queue_name};#设置队列的名字setmapreduce.job.queuename=root.users.hdfs;#设置作业名称setspark.app.name=${job_name};#该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行setspark.executor.instances=
背景大表2T,小表30G+，两表join到一新表分区。要求：尽可能的少用executorcore和memory，并减少时间占用前提executorcore和memory占用已经够高（--num-executors200--executor-cores4--executor-memory30G），不能再添加过多了。executor内存集群统一配置的上限是：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=30G,所以针对spark常见的优化——“把小变量广播出去”变的不太可行。广播的内容会存在每一个executor内，那内存都被广播占满了。已经做过的优化：“尽量避免频繁n
