jdbc连接设置自动重连能解决不？
是不是你的driver先建的连接，后进行的运算，这样中间间隔的时间比较长了才超时的

@ling775000 我觉得es只是建了个索引

@ling775000 定位rowkey有利于hbase的读取速度。不用rowkey是不是所有hbase的列都要filter一下了？

@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