# Hive与SparkSQL对比
在大数据处理领域，Hive和SparkSQL是两个非常重要的工具。它们均支持SQL查询语言，但在性能和使用场景上存在显著差异。本文将对Hive和SparkSQL进行对比，并提供相应的代码示例。
## Hive概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库软件，它允许用户通过类SQL的HiveQL语言查询存储在Hadoop生态系统中的大数据。Hive是专为批
从Shark说起：Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过Hive的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作。Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hiv
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2023-10-01 16:42:20
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Spark Sql简介1.hive和Spark的比较hive:将sql解析成MR任务。Spark :修改hive的内存管理、物理计划、执行三个模块2.两者的解耦Spark对Hive的强依赖，使用Hive的语法解析器、查询优化器等。满足Spark一栈式技术栈的设计理念：Spark Sql3.Spark on Hive 和Hive on SparkSpark on Hive：只是将hive作为数据仓库
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2023-08-04 22:19:39
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概述SparkSQL和Hive的异同Hive和Spark 均是：“分布式SQL计算引擎”SparkSQL使用内存计算，而Hive使用磁盘迭代，所以SparkSQL性能较好二者都可以运行在YARN之上SparkSQL无元数据管理，但可以和hive集成，集成之后可以借用hive的metastore进行元数据管理SparkSQL的数据抽象PySpark使用DataFrame，是一个二维表数据结构，适用于
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2023-08-04 06:31:43
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1、Spark SQL简介¶
说SparkSql之前，就不得不说下它的前身-Shark。首先，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用户可以通过HiveQL语句将其转化为MapReduce任务来运行。其主要过程是用户输入HiveQL语句，进入到驱动模块后编译器会进行解析辨析，并有优化器对该操作进行优化计算。接下来将其交给执行器去执行器，执行器会启动一个或多个MapR
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2023-08-13 21:44:56
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Spark SQL简介SparkSQL 的前身是 Shark, SparkSQL 产生的根本原因是其完全脱离了 Hive 的限制。(Shark 底层依赖于 Hive 的解析器, 查询优化器)
SparkSQL 支持查询原生的 RDD。能够在 scala/java 中写 SQL 语句。 支持简单的 SQL 语法检查, 能够在 Scala 中 写Hive 语句访问 Hive 数据, 并将结果取回作为R
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2024-05-20 22:56:41
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一 Spark sql1. spark rddSpark整个生态群中，底层计算引擎是基于RDD的。这个也是为什么Spark计算性能比较快的原因。通常我们狭隘上理解的SparkRDD计算引擎，是指RDD底层生成DAG执行计划，基于DAG生成详细的excutor和更细粒度的多线程池模型来减少task启动开销。有如下特点：使用内存计算引擎，提供Cache缓存机制支持迭代计算或多次数据共享，减少数据读取的
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2023-10-09 12:49:35
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SparkSql读取外部Hql文件的公共类开发Spark SQL 与 Hive 的区别简介一、什么是 Spark SQL？ （官方定义）Spark SQLA Spark module for structured data processing(known set of fields for each record - schema) ;Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据（每一
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2024-01-18 16:54:49
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### Hue集成SparkSQL与Hive
在大数据领域中，SparkSQL和Hive都是常用的数据处理工具。SparkSQL是Apache Spark项目中的一个模块，它使得在Spark中可以使用SQL语句来查询和操作数据。而Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言来对数据进行处理。在Hadoop生态系统中，Hive和SparkSQL通常被用来进行数据处理和分析
原创
2024-03-18 06:31:06
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# Hive与SparkSQL的区别
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 首先启动Hive和Spark环境 |
| 2 | 在Hive中创建表 |
| 3 | 在SparkSQL中创建表 |
| 4 | 在Hive中加载数据 |
| 5 | 在SparkSQL中加载数据 |
| 6 | 使用Hive查询数据 |
| 7 | 使用SparkSQL查
原创
2024-05-10 04:03:39
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其他的配置hive基本配置就不记录了！！ 1. 拷贝$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/2. 在$SPARK_HOME/conf/目录中，修改spark-env.sh，添加 export HIVE_HOME=/usr/local/apache
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2017-07-27 11:44:00
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从Spark SQL 底层架构可以看到，我们写的SQL语句，经过一个优化器（Catalyst）处理，转化为可执行的RDD，提交给集群执行。 SQL到RDD中间经过了一个Catalyst，它便是Spark SQL的核心，是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架，基于Scala函数式编程结构。1、SparkSql执行架构Catalyst的工作流程是一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序，就
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2024-06-11 18:48:20
108阅读
浅谈Hive vs. HBase 23小时前| 作者夏梦竹 摘要：对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场
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2024-05-10 08:09:11
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1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容，Shark重用了Hive中的Hive SQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。可以近似的认为，Sark仅仅将物理执行计划从Map Reduce作业替换成了S
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2023-07-13 20:14:44
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浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读：Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。
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2023-11-29 09:11:31
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1，Tez是什么？ Tez是Hortonworks公司开源的一种新型基于DAG有向无环图开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能，看下面一张图，就能说明问题： 2，Tez能干什么？ 上图已经说明问题了，如果将我们的Hive，或者Pig运行在Tez之上，那么速度会有几倍的提升，当然这仅仅是相对MapReduce来讲的，因为Spark这种分布式内存计算框架才是未
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2024-08-12 19:52:54
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Spark SQL与Hive On Spark区别Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。 Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出
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2023-09-15 21:54:02
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文 | 邹晨俊 on 大数据前言有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL
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2023-09-22 10:30:08
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内置函数解析内置函数实战 的DataFrame引入了大量的内置函数，这些内置函数一般都有CG（CodeGeneration）功能，这样的函数在编译和执行时都会经过高度优化。SparkSQL操作Hive和Hive on spark一样吗？不一样。SparkSQL操作Hive只是把Hive当作数据仓库的来源，而计算引擎就是SparkSQL本身。Hive on spark是Hive的子项目，
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2023-11-06 10:26:15
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sparksql不复杂，只要创建好了DataFrame（泛型为RDD的DataSet），然后通过这个df创建个临时表然后写sql，就能用我们的sqark计算框架做一些我们想要的计算了，而且是只要写sql哦！是不是很好用，只要会sql！就能用！SqarkSql 历史hive------>shark-------->sparksqlshark是基于spark计算框架之上的兼容hiveyu
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2023-10-02 19:27:02
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