从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext来实现对数据的加载、转换、处理等工作，并且实现了SQLcontext和HiveContext的所有功能。我们在新版本中并不需要之前那么繁琐的创建很多对象，只需要创建一个SparkSession对象即可。SparkSession支持从不同的数据源加载
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2024-05-14 12:21:16
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# Hive on Spark查询性能分析
Hive on Spark是一种将Hive和Spark结合起来使用的方式，可以更高效地进行数据处理和查询。在实际应用中，我们常常需要对Hive on Spark查询的性能进行分析，以便优化查询结果。本文将介绍如何进行Hive on Spark查询性能分析，并提供相应的代码示例。
## Hive on Spark查询性能分析方法
在进行Hive on
原创
2024-07-14 07:22:03
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1、查看到hive执行的历史命令：
进入到用户的主目录，使用命令
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2023-07-12 09:55:25
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一、yarn相关调优需要调整的Yarn参数均与CPU、内存等资源有关，核心配置参数如下（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb该参数的含义是，一个NodeManager节点分配给Container使用的内存。该参数的配置，取决于NodeManager所在节点的总内存容量和该节点运行的其他服务的数量。考虑上述因素，此处可将该参数设置为64G，如下：<prop
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2023-08-27 11:20:29
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# 用Spark SQL替代Hive on Tez性能提升指南
在大数据处理领域，Hive和Tez是一种常见的数据处理框架。然而，当面对数据的高吞吐量和大规模计算时，Spark SQL可以提供更好的性能和更灵活的编程模型。本文将指导您如何将Spark SQL替代Hive on Tez，实现性能提升的目标。
## 整体流程
下面是将Spark SQL替代Hive on Tez的整个实施流程：
# Java Spark SQL 统计 Hive 性能实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Java Spark SQL 统计 Hive 的性能。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要执行的操作，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程展示
下表展示了实现 Java Spark SQL 统计 Hive 性能的步骤：
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原创
2023-10-18 07:38:37
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一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
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2023-08-04 23:24:57
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今下午在课上没有将实验做完，课下进行了补充，最终完成。下面附上厦门大学数据库实验室中spark实验官网提供的标准答案，以供参考。 三、实验内容和要求1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下，并保存命名为 employee.json。 { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 }
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2024-01-03 11:08:21
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Spark1.4发布，支持了窗口分析函数(window functions)。在离线平台中，90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现，其中必然会使用很多窗口分析函数，如果SparkSQL支持窗口分析函数，那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低，使用方式如下： 1、初始化
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2019-04-23 20:40:00
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简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。架构Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。Spark特点Spark可以部署在YARN上Spark原生支持对HDFS文件系统的访问使用Sc
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2023-08-21 19:56:21
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Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给
原创
精选
2023-03-20 12:24:35
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SparkSQLSparkSQL简介SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark应运而生，但又因为Shark
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2023-07-12 19:02:23
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测试所用的文件格式有如下几种：SequenceFile（Hadoop生态圈常用文件格式）、RCFile（结合了行式和列式存储格式的优点）、Parquet（列式存储格式）- 从压缩的角度来讲，三种文件格式均有下述结论：压缩可以减少输入数据量，从而减少查询时间。原因在于这些查询当中IO的耗时占据查询时间的大部分时间。并且压缩后的数据量和查询时间成正比，压缩后的查询平均耗时是压缩前
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2021-06-07 18:00:55
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1.Hive执行过程概览无论Hive Cli还是HiveServer2，一个HQl语句都要经过Driver进行解析和执行，粗略如下图：2.Driver处理的流程HQL解析(生成AST语法树) => 语法分析(得到QueryBlock) => 生成逻辑执行计划(Operator) => 逻辑优化(Logical Optim
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2023-07-12 19:02:48
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代码如下：dataFrame.createOrReplaceTempView("view_page_utm")
val sql =
s"""
|insert overwrite table data_lake_v1.urchin_tracking_module PARTITION(cd='$date', tag ='ads')
| select p_id, platform,
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2023-06-11 15:36:15
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Spark SQL简介一、从Shark说起1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是
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2023-07-12 13:13:49
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这里介绍一下Spark对大数据处理的一些过程和使用心得。举一个之前工作中的实际开发的例子：有这样一个需求场景，在公安行业中有各式各样的数据，我们这里挑选旅馆数据作为例子，假设数据结构如下：身份证号(sfzh) 姓名(xm) 旅馆代码(lgdm) 房号(fh) 入住时间(rzsj) 离店时间(ldsj)现在需要将这些数据进行转换成csv文件并导入到neo4j图形数据库中
Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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文章目录一、Hive 和 SparkSQL二、SparkSQL 的特点三、DataFrame 简介四、DataSet 简介 Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。一、Hive 和 SparkSQLSparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。Hive是早期唯一运行在Had
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2023-07-12 19:03:11
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在大数据处理领域，以 Apache Spark 为核心的处理框架日益受到广泛应用。然而，在实际使用中，用户常常会遭遇到性能瓶颈，导致数据处理速度慢或资源消耗过高等严重问题。接下来，我们将深入探讨如何通过有效的性能分析手段来监测和优化 Spark 的性能。
> **用户原始反馈：**
> “我们的 Spark 作业在处理大规模数据时，执行速度突然下降，如何能有效找到瓶颈并优化性能？”
### 参
