@ling775000 这个要根据自己的集群情况去定，集群资源不够设置太多反而跑不完。设置成合理运用集群的资源就可以了

@ruiqi 社区里有一个MR的你自己翻译用spark吧，http://hainiubl.com/topics/126?

这么大量的数据，建议你用读取hbase底层文件hfile的方式去操作。

对别人没有影响，这个只影响你自己的hive，你重新进hive这个mapred.reduce.tasks设置就失效了。set属于临时的设置，只在当前session中有效。
用set mapred.reduce.tasks;可以看到之前的配置
非常慢的原因可能由于数据倾斜了，你看一下是不是有的reduce跑的非常快，shuffle的数据量很大。这个得需要你自己分析一下数据的情况

差不多

@陌上花开 在HDFS创建一个目录，然后使用hadoop fs -put命令上传啊:sweat:

@大中 :sweat:

@陌上花开 yarn模式时要把使用的jar都传到hdfs上并在spark-defaults.conf配置jar包的路径

8031是这个yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
8033是这个yarn.resourcemanager.admin.address

@陌上花开

@陌上花开
spark-env.sh里export SPARK_CLASSPATH=/usr/local/spark/jars/: /usr/local/hbase/lib/
也可以在submit命令中使用--driver-class-path /usr/local/spark/jars/: /usr/local/hbase/lib/

那就是你没有吧hbase的lib配置到classpath里

是在driver报错还是在yarn节点报错？

你用管理员模式的CMD启动试试

@ling775000 有一部分是这样的，有一部分是零基础的