最近在hive里將mr換成spark引擎后,執行插入和一些復雜的hql會觸發下面的異常: 未能創建spark客戶端的原因有這幾個: 1,spark沒有打卡 2,spark和hive版本不匹配 3,hive連接spark客戶端時長過短 解決方案: 1,在進入 ...
最近在Hive中使用Spark引擎進行執行時 set hive.execution.engine spark ,經常遇到return code 的報錯,為了深入探究其原因,閱讀了官方issue 相關博客進行了研究。下面從報錯現象 原因分析 解決方案幾個方面進行介紹,最后做一下小結。 一 報錯現象 以上是我在使用Hive On Spark時遇到的報錯信息,且頻繁出現,但每次報錯后重跑hql腳本即可解 ...
2021-01-05 20:32 0 2409 推薦指數:
最近在hive里將mr換成spark引擎后,執行插入和一些復雜的hql會觸發下面的異常: 未能創建spark客戶端的原因有這幾個: 1,spark沒有打卡 2,spark和hive版本不匹配 3,hive連接spark客戶端時長過短 解決方案: 1,在進入 ...
轉載自: http://bigdataer.net/?p=569 1.背景 在使用spark開發分布式數據計算作業過程中或多或少會遇到如下的錯誤: Serialization stack: object not serializable (class:class ...
)))).build.toRDD() 2.error code 6 在spark讀數 ...
Spark性能優化的10大問題及其解決方案 問題1:reduce task數目不合適解決方式:需根據實際情況調節默認配置,調整方式是修改參數spark.default.parallelism。通常,reduce數目設置為core數目的2到3倍。數量太大,造成很多小任務 ...
) org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 3 ...
本文首發於 vivo互聯網技術 微信公眾號 https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA 作者簡介:鄭志彬,畢業於華南理工大學 ...
Spark為什么比Hadoop要快? Spark比hadoop快的原因,我認為主要是spark的DAG機制優於hadoop太多,spark的DAG機制以及RDD的設計避免了很多落盤的操作,在窄依賴的情況下可以在內存中完成end to end的計算,相比於hadoop的map reduce編程模型 ...
一、版本如下 注意:Hive on Spark對版本有着嚴格的要求,下面的版本是經過驗證的版本 a) apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz b) hadoop-2.7.2.tar.gz c) jdk-8u144-linux-x64.tar.gz d ...