spark sql 优化心得

本篇文章主要记录最近在使用spark sql 时遇到的问题已经使用心得。

1 spark 2.0.1 中，启动thriftserver 或者是spark-sql时，如果希望spark-sql run on hdfs，那样需要增加参数 "--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://HOSTNAME:9000/user/hive/warehouse"

例如启动thriftserver:

bin/start-thriftserver.sh --master spark://HOSTNAME:7077 --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://HOSTNAME:9000/user/hive/warehouse --driver-memory 2g --executor-memory 35g

说明

spark.sql.warehouse.dir 这个参数如果不指定，spark sql 会自动在SPARK_HOME 建立一个 spark-warehouse 目录，里面保存对应的数据

driver-memory 参数为执行的app 所能使用的内存大小

executor-memory 参数设置当前任务将占用spark 集群中每个worker的内存

CORE 不指定的话，默认使用每个worker 所有的CPU 数目

2 如果spark sql 是run on hdfs，则用户在beeline中向其他的表写入数据时，会发生hfds权限异常错误

解决方式是对hdfs 的权限设置进行关闭，在hadoop 2.7.3 版本中，关闭hdfs权限检查的参数为

hdfs-site.xml

     <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
     </property>

3 spark sql 使用parquet 压缩方式，直接在beeline 执行类似sql 命令

CREATE TABLEparquetTable 
      (name string)
      USING org.apache.spark.sql.parquet
      OPTIONS (
         path "examples/src/main/resources/users.parquet"
      );

或者

   CREATE TABLEparquetTable 
      (name string)
      USING org.apache.spark.sql.parquet;

另外

如果使用sbin/stop-all.sh 命令，集群中还有一些Worker或者是Master 进程无法退出，一般是环境混乱了导致，kill -15 PID 即可

还有一种情况，如果用户在sbin/start-all.sh 后，发现spark 集群中莫名其妙多了几个Worker 或者 Master 进程，同理也是环境混乱了导致，用户只要 kill -15 PID 即可

彻底解决这种情况，用户应该首先对spark 集群进行停机

sbin/stop-all.sh

然后对没法停止的spark 进程进行kill -15 命令杀掉

最后用户需要手工删除集群中 /tmp/spark* 所有文件，保证环境干净。