hadoop和Spark是两种不同的大数据生态系统，Hadoop框架比较侧重离线大批量计算，而spark框架则侧重于内存和实时计算。在这些基础上，衍生出了一些常用的附属组件，比如Hadoop生态下的HBASE、hive、HDFS等，HDFS可用于数据存储，MR可用于分布式计算框架。同样，在spark的基础上也衍生出了很多组件，比如spark streaming、spark SQL、mllib等。其
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2023-07-13 16:30:57
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Spark on Hive
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2023-10-17 16:18:36
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spark整合hive就是让hive运行在spark上面，其实跟hive没有太大的关系，就是使用了hive的标准（HQL，元数据库，UDF，序列化，反序列化机制）hive原来的计算模型是MR，将计算结果写入到HDFS中，有点慢，而spark整合hive是让hive运行在spark集群上面，使用spark中的RDD（DataFrame），这样速度很快。下面来说一下这个元数据： 真正要计算的数据是保存
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2023-07-20 19:39:17
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Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务，然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而，Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。
经过测评，presto的平均性能是hive的十倍。
presto的优点：数据源具有完全解耦，高性能，以及对ansi sql的支持特
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2023-09-20 06:22:49
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# Spark整合Hive
## 简介
Apache Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了高级API来进行大规模数据处理和分析。而Apache Hive是一个数据仓库基础设施，它提供了一个方便的查询和分析大规模数据集的方式。将Spark与Hive整合可以让我们在Spark中使用Hive的元数据和查询语法，从而更好地利用数据仓库架构。
## 整合流程
下面是整合Spark和Hiv
原创
2023-11-25 06:29:01
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL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MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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Spark on Hive
原创
2021-07-12 16:38:49
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在本文中，我将讨论如何实现“Spark MyBatis Hive整合”以及在这一过程中遇到的问题和解决方案。随着大数据技术的不断发展，Spark、MyBatis和Hive的整合可以为数据处理和分析带来高效性和灵活性。以下是整个整合过程的详细记录。
## 版本对比与兼容性分析
在集成Spark、MyBatis和Hive的过程中，了解不同版本之间的特性和兼容性至关重要。以下是这些技术的版本特性对比
数据倾斜常见特征同一个stage的task中，有个别的task执行时间明显比其他的要长得多，整体stage临近结束但一直卡着很长一段时间。整体任务数据量不大，经常OOM（内存溢出）。即使通过参数增大了内存，已经比一般的任务要大得多了，而且减少了每个task处理的数据量，依然无济于事。起因shuffle阶段key的分布不均，单个task读取数据过多，导致执行时间变长，甚至撑爆内存。 HiveSQL或
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2023-07-20 20:28:07
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好程序员大数据学习路线Hbase总结，为什么有hbase 随着数据的逐渐增大，传统的关系型数据库无法满足对数据的查询和存储，而hive不是数据库，只是数据仓库，虽然能够满足简单的存储要求，但是始终无法满足对非结构化和半结构化的数据的存储和查询 2hbase是什么 Hbase是阿帕奇旗下的一款开源的，多版本的，可扩展的非关系型数据库。 他是基于谷歌的bigtable的基础上，建立在h
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2024-06-25 10:53:59
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一、问题背景
随着企业数据量的爆炸式增长，传统的 MySQL 数据库在处理大规模数据查询、分析和报表生成等场景中逐渐暴露出性能瓶颈。而大数据生态中的 Hive 和 Spark 等工具具备强大的分布式计算和批处理能力，适合处理海量数据。然而，MySQL 与大数据生态之间的数据孤岛问题，导致以下技术痛点：
数据同步延迟高：MySQL 中的业务数据需要定期同步到 Hadoop 生态系统中，手动或低效
初探大数据centos 6.4CDH5.7.0系列http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
生产或测试环境选择对应CDH版本时，一定要采用尾号一样的版本 OOPTBapache-maven-3.3.9-bin.tar.gzJdk-7u51-linux-x64.tar.gzZeppelin-0.7.1-bin.tgzHive-1.1.0-cdh5.7.0.tar
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2024-10-12 12:09:24
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Hive现有支持的执行引擎有mr和tez，默认的执行引擎是mr，Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎，让hive能跑在spark之上；在执行hive ql脚本之前指定执行引擎、spark.home、spark.master set hive.execution.engine=spark;
set spark.home=/home/spark/app/spark-1.3.
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2024-10-30 09:41:18
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spark整合hive后，hive启动报错： ls: cannot access /develop/spark/lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory 原因：spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JA ...
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2021-08-24 01:38:00
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# 实现Window安装Spark整合Hive的步骤指南
## 1. 准备工作
在开始安装之前，确保你已经完成以下准备工作：
1. 确保你已经安装了Java SDK，并设置了JAVA_HOME环境变量。
2. 下载并解压Spark和Hadoop的二进制文件到本地目录。
3. 确保你已经安装了Hive的二进制文件。
## 2. 安装和配置Hadoop
首先，我们需要安装和配置Hadoo
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2023-12-21 04:59:14
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文章目录使用spark的内置hive集成外部hive集成hive的原理（hive on spark）一些问题总结 使用spark的内置hive不推荐使用，比较容易出现问题ps:版本为1.2.1 ps:需要注意内置hive是非常容易出现问题的 1.先启动集群/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh 2.进入到spark-sh
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2023-09-04 21:07:45
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搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
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2023-07-14 11:36:42
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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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