最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: 未能创建spark客户端的原因有这几个: 1,spark没有打卡 2,spark和hive版本不匹配 3,hive连接spark客户端时长过短 解决方案: 1,在进入 ...
最近在Hive中使用Spark引擎进行执行时 set hive.execution.engine spark ,经常遇到return code 的报错,为了深入探究其原因,阅读了官方issue 相关博客进行了研究。下面从报错现象 原因分析 解决方案几个方面进行介绍,最后做一下小结。 一 报错现象 以上是我在使用Hive On Spark时遇到的报错信息,且频繁出现,但每次报错后重跑hql脚本即可解 ...
2021-01-05 20:32 0 2409 推荐指数:
最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: 未能创建spark客户端的原因有这几个: 1,spark没有打卡 2,spark和hive版本不匹配 3,hive连接spark客户端时长过短 解决方案: 1,在进入 ...
转载自: http://bigdataer.net/?p=569 1.背景 在使用spark开发分布式数据计算作业过程中或多或少会遇到如下的错误: Serialization stack: object not serializable (class:class ...
)))).build.toRDD() 2.error code 6 在spark读数 ...
Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍。数量太大,造成很多小任务 ...
) org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 3 ...
本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学 ...
Spark为什么比Hadoop要快? Spark比hadoop快的原因,我认为主要是spark的DAG机制优于hadoop太多,spark的DAG机制以及RDD的设计避免了很多落盘的操作,在窄依赖的情况下可以在内存中完成end to end的计算,相比于hadoop的map reduce编程模型 ...
一、版本如下 注意:Hive on Spark对版本有着严格的要求,下面的版本是经过验证的版本 a) apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz b) hadoop-2.7.2.tar.gz c) jdk-8u144-linux-x64.tar.gz d ...