1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境弄好后就是解压spark的第一个压缩包，然后配置环境变量，注意只要配置环境变量就好，其它的配置可以不用去弄，我把以前的spark的环境变量注释了，采用新的 3，如果上面的做好了，就可以解压缩另一个sp
1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境弄好后就是解压spark的第一个压缩包，然后配置环境变量，注意只要配置环境变量就好，其它的配置可以不用去弄，我把以前的spark的环境变量注释了，采用新的 3，如果上面的做好了，就可以解压缩另一个sp
一、Hive引擎包括：默认MR、tez、spark在低版本的hive中，只有两种计算引擎mr,tez在高版本的hive中，有三种计算引擎mr,spark,tez二、HiveonSpark和SparkonHive的区别HiveonSpark：Hive既存储元数据又负责SQL的解析，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。SparkonHive:Hive只存储元数据，Spark负责SQL解析，语法是SparkSQL语法，Spark负责采用RDD执行。注意:目前官网的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是
1、数据源介绍 sparksql默认查询的数据源是hive数据库，除此之外，它还支持其它类型的数据源查询，具体的到源码中看一下： 可以看到sparksql支持查询的数据源有CSV、parquet、json、orc、txt、jdbc。这些数据源中前面五个我还能理解，最后jdbc数据源我就有了一些疑问，因为很多数据库都支持jdbc连接。那么sparksql是支持所有的jdbc数据源连接吗，sparksql通过jdbc查询还会经过逻辑计划、物理计划这些处理流程吗。还有就是sparksql默认查询的hive数据源是通过jdbc吗？2、样例代码 针对问题编辑了如
Thisdiagram很清楚不同YARN和Spark内存相关设置之间的关系，除了spark.python.worker.memory。spark.python.worker.memory如何适应这种内存模型？Python进程是由spark.executor.memory还是yarn.nodemanager.resource.memory-mb管理的？更新Thisquestion解释了设置的作用，但没有回答有关内存管理的问题，或者它与其他内存设置的关系。 最佳答案 Foundthisthread从Apache-spark邮件列表中，看
Thisdiagram很清楚不同YARN和Spark内存相关设置之间的关系，除了spark.python.worker.memory。spark.python.worker.memory如何适应这种内存模型？Python进程是由spark.executor.memory还是yarn.nodemanager.resource.memory-mb管理的？更新Thisquestion解释了设置的作用，但没有回答有关内存管理的问题，或者它与其他内存设置的关系。 最佳答案 Foundthisthread从Apache-spark邮件列表中，看
我在一个独立的Spark集群中有三个从站。每个从站有48GB的RAM。当我为我的执行程序分配超过31GB(例如32GB或更多)的RAM时:.config("spark.executor.memory","44g")在两个大型Dataframe的连接过程中，执行程序在没有太多信息的情况下被终止。Slave驱动程序的输出消息显示“缺少shuffle的输出位置”:17/09/2112:34:18INFOStandaloneSchedulerBackend:GrantedexecutorIDapp-20170921123240-0000/3onhostPortXXX.XXX.XXX.92:
我在一个独立的Spark集群中有三个从站。每个从站有48GB的RAM。当我为我的执行程序分配超过31GB(例如32GB或更多)的RAM时:.config("spark.executor.memory","44g")在两个大型Dataframe的连接过程中，执行程序在没有太多信息的情况下被终止。Slave驱动程序的输出消息显示“缺少shuffle的输出位置”:17/09/2112:34:18INFOStandaloneSchedulerBackend:GrantedexecutorIDapp-20170921123240-0000/3onhostPortXXX.XXX.XXX.92:
我有以下代码在大多数情况下会触发hiveContext.sql()。我的任务是我想创建几个表并在处理完所有配置单元表分区后将值插入。所以我首先触发showpartitions并在for循环中使用它的输出，我调用了一些方法来创建表(如果它不存在)并使用hiveContext.sql。现在，我们不能在执行器中执行hiveContext，所以我必须在驱动程序的for循环中执行它，并且应该一个接一个地串行运行。当我在YARN集群中提交此Spark作业时，几乎所有时间我的执行程序都因为未找到shuffle异常而丢失。现在发生这种情况是因为YARN由于内存过载而杀死了我的执行程序。我不明白为什么，
我有以下代码在大多数情况下会触发hiveContext.sql()。我的任务是我想创建几个表并在处理完所有配置单元表分区后将值插入。所以我首先触发showpartitions并在for循环中使用它的输出，我调用了一些方法来创建表(如果它不存在)并使用hiveContext.sql。现在，我们不能在执行器中执行hiveContext，所以我必须在驱动程序的for循环中执行它，并且应该一个接一个地串行运行。当我在YARN集群中提交此Spark作业时，几乎所有时间我的执行程序都因为未找到shuffle异常而丢失。现在发生这种情况是因为YARN由于内存过载而杀死了我的执行程序。我不明白为什么，
