1、创建RDD的两种方式： （1）、从HDFS读入数据产生RDD； （2）、有其他已存在的RDD转换得到新的RDD；
scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://192.169.26.58:9000/home/datamining/zhaozhuohui/workspace/test01.txt")
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
转载
2023-07-12 10:37:35
327阅读
1.hive执行引擎Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。默认情况下，Hive on Spark 在YARN模式下支持Spar
# 如何在Hive中切换Spark引擎
在Hive中，我们可以通过配置来切换使用不同的计算引擎，例如Spark。在本文中，我们将介绍如何配置Hive来使用Spark引擎，并提供相应的代码示例。
## 1. 配置Hive来使用Spark引擎
首先，我们需要确保在Hive中配置了Spark引擎。我们可以通过修改Hive配置文件hive-site.xml来实现。在hive-site.xml中添加以
# 如何将 Hive 切换为 Spark 引擎
在大数据处理领域，Hive 是一种常用的数据仓库工具，而 Spark 则是一种快速而强大的分布式计算引擎。在某些情况下，我们可能希望将 Hive 的执行引擎从默认的 MapReduce 切换为 Spark，以提升查询性能和效率。接下来，我将详细介绍如何实现这一切换过程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[
YARN 模式运行机制Yarn Cluster 模式 执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程； SparkSubmit 类中的 main 方法反射调用 YarnClusterApplication 的 main 方法； YarnClusterApplication 创建 Yarn 客户端，然后向 Yarn 服务器发送执行指令：bin/java Applicati
本篇我们主要介绍Ambari的功能。 我们登录进去后，首先看到的是主页 在主页中，我们看到主要有，metrics,heatmaps,config history，用户信息，指标操作等等。 在metrics中我们可以看到当前组件以及整个集群的统计信息，如系统的内存使用率，网络使用率以及CPU等。 在右上角 "METRIC ACTIONS"中我们可以添加新的统计指标或者编辑重置。 可以选择统计的时间段
# 在HIVE中如何将引擎切换为Spark
在Hadoop生态系统中，Hive是一种用于数据仓库的数据查询和分析工具。默认情况下，Hive使用MapReduce作为执行引擎，但随着Spark的兴起，很多用户希望能够将Hive的执行引擎切换为Spark，以提升查询速度和性能。
## 实际问题
在某个数据仓库项目中，由于数据量庞大，使用Hive默认的MapReduce引擎执行查询速度较慢，为了提
Spark SQL的Thrift JDBC/ODBC server是基于Hive 0.13的HiveServer2实现的。这个服务启动之后，最主要的功能就是可以让我们通过Java JDBC来以编程的方式调用Spark SQL。此外，在启动该服务之后，可以通过Spark或Hive 0.13自带的beeline工具来进行测试。 要启动JDBC/ODBC server，主要执行Spark的sbin目录下
一、简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。二、特点1.高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所
SparkSQL Hive架构在讲解SparkSQL之前，让我们先来看看基于MR的Hive的架构： Hive架构 SparkSQL的演变SharkSparkSQL是从Shark发展而来。Shark为了实现与Hive的兼容，在HQL方面用了Hive中的HQL解析、逻辑执行计划、执行计划优化，不同的是将物理计划从原有的MR作业替换成了Spark作业, 通过Hive的HQL解析，把HQ
Spark是一种由scala编写的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。计算引擎优势就是集合数据，去计算统计其中的内容。通过计算出的统计，对未来的行为做出一些依据行为之前的hadoop mapreduce也是计算引擎。内存计算下Spark比Hadoop快100倍使用Scala代码去编写spark。spark除了scala语言还支持java和php特点1）快：与Hadoop的MapReduce相比，S
一，整合原理1，HiveOnSparkHive是一个Sql解析引擎，其不具备计算能力，Hive将Sql解析为物理执行计划，将物理执行计划转换为计算任务，交由计算引擎执行，默认的引擎是MapReduce，但MapReduce执行速度慢，随着Spark的崛起，Hive支持Spark作为计算引擎，这就是HiveOnSpark2，SparkOnHive比较容易混淆，二者差距还是很大的，SparkOnHiv
转载
2023-08-18 22:37:13
1246阅读
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 在有赞的技术演进。从 Hive
转载
2023-09-08 12:23:10
140阅读
桔妹导读：在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后，Spark SQL任务占比提升至85%，任务运行时间节省40%，运行任务需要的计算资源节省21%，内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程， 并且发现并解决了两个引擎在语法，UDF，性能和功能方面的差异。1. 迁移背景 Spark自从2010年面世，到2020年已经经过十
# 切换Hive执行引擎的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Hive执行引擎的切换。在这篇文章中，我将详细说明整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注解。我将使用表格展示步骤，并在下文中进行详细解释。
## 步骤概述
下面的表格列出了切换Hive执行引擎的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 检查当前Hive执行引擎 |
| 步骤2 |
目前Hive支持MapReduce、Tez和Spark 三种计算引擎。1.1 MR计算引擎MR运行的完整过程：Map在读取数据时，先将数据拆分成若干数据，并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候，被分成若干分区并写入内存缓存（buffer）中，内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序，当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。当Reduce启动时，会启动一个线
# Hive 切换引擎教程
## 引言
欢迎来到本教程，我将教你如何在 Hive 中切换引擎。Hive 是一个在 Hadoop 上构建的数据仓库基础设施，可以通过 SQL 方式查询和处理大型数据集。Hive 支持多种不同的执行引擎，可以根据需求选择最适合的引擎进行数据处理。在本教程中，我将指导你如何切换 Hive 引擎的步骤，并给出每一步所需的代码示例。
## 切换引擎的步骤
为了让你更好地
原创
2023-10-03 10:32:57
123阅读
# Hive 切换引擎实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Hive 切换引擎”。在本文中，我将分为以下几个步骤来指导你完成这个任务。
## 步骤概览
下面是切换 Hive 引擎的步骤概览表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 进入 Hive Shell |
| 2 | 创建一个数据库 |
| 3 | 切换到该数据库 |
| 4 | 查看当
spark Attribute由来原理示例用法源码详解 文章目录spark Attribute由来原理示例用法源码详解由来示例中文源码分析abstract class AttributeNumericAttributeNominalAttributeBinaryAttributeUnresolvedAttribute 由来Spark的Attribute类是用来表示特征属性的基类。它提供了不同类型属
