3.1 Hive环境搭建3.1.1 Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。3.
一、Hive的压缩和存储1，MapReduce支持的压缩编码压缩格式工具算法文件扩展名是否可切分对应的编码/解码器DEFLATE无DEFLATE.deflate否org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecGzipgzipDEFLATE.gz否org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2bzip2bzip2.bz2
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2023-08-27 00:20:48
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# Spark读取ORC参数配置教程
## 1. 概述
在Spark中，读取ORC文件需要进行参数配置。本文将介绍如何使用Spark读取ORC文件，并详细说明每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下表展示了完成该任务的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 配置SparkSession |
| 3 |
ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
# Hive ORC文件过大，Spark读数慢解决方案
## 介绍
在大数据处理领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，而Spark是用于分布式计算的引擎。然而，当Hive中的ORC文件过大时，Spark读取这些文件的效率会变得很低。本文将介绍解决这个问题的步骤和代码示例，并通过流程图和饼状图展示整个过程。
## 解决方案概览
解决Hive ORC文件过大，Spark读数慢的问题的一般步骤如下
ORC（The Optimized Row Columnar），被设计用来给hive提供更高效的数据存储格式。和其它数据格式相比（parquest、text、rc），orc在读、写、处理数据上有着更优的表现。ORC是一种文件结构，排列组织存储数据的一种结构，而非一种数据压缩格式，就像hbase索引数据用B+树形式来存储数据。orc是列式存储结构，（关系型数据库大多用的是行式存储），由于列式数据数据
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2023-09-20 06:28:58
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
# Spark 与 ORC 文件格式
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的数据存储格式。本文将探讨 Spark 如何使用 ORC 文件格式，并提供一些代码示例来帮助理解这一主题。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大规模数
数据存储格式和压缩方式选择Hive数据存储和压缩参考如下测试参数： 1.在压缩存储时间上，除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优，parquet压缩性能也较好。 3.SQL查询速度而言，ORC与parquet性能较好，远超其余存储格式。 综合上述各种性能指标,我们采用ORC+SNAPPY压缩格式，这也是目前主流的做法。 参考链接 https://cwiki.
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2023-09-20 06:25:06
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。 在spark中使用jdbc： 在 Spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH= 任务提交时加入: spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar一、 val rdd = sqlContext.rea
目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下，Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具，在于Spark生态的配合当中，开始有了Hive on Spark的思路，那么具体是怎么实现的呢？今天的大数据开发分享，我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如S
Hive 支持的文件存储格式Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式TextFile（文本格式）RCFile（行列式文件）SequenceFile（二进制序列化文件）AVROORC（优化的行列式文件）Parquet 格式使用最多的是TextFile，SequenceFile，ORC和Parquet，今天此篇就从ORC 和 Parquet讲讲这两种文件存储格式，
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2023-09-08 21:22:53
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Spark整合Hive
spark-sql 写代码方式
1、idea里面将代码编写好打包上传到集群中运行，上线使用
spark-submit提交2、spark shell (repl) 里面使用sqlContext 测试使用，简单任务使用
spark-shell --master yarn-client
不能使用yarn-cluster
3、sp
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2023-06-11 14:58:22
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spark配置参数spark.executor.cores表示每个Executor可利用的CPU核心数。其值不宜设定过大，因为Hive的底层以HDFS存储，而HDFS有时对高并发写入处理不太好，容易造成race condition。设定在3~6之间比较合理。spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead这两个参数分别表示每个Exec
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2023-09-01 16:25:33
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Hive on Spark 和 Spark sql on Hive，你能分的清楚么结构上 Hive On Spark 和 SparkSQL 都是一个翻译层，把一个 SQL 翻译成分布式可执行的 Spark 程序。Hive 和 SparkSQL 都不负责计算。Hive 的默认执行引擎是 mr，还可以运行在 Spark 和 Tez。S
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2023-05-19 15:14:14
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离线阶段第七天hive当中的存储格式数据的存储格式主要分为两大类，一类是行式存储，一类是列式存储行式存储：TextFile，SequenceFile。列式存储：Parquet ,Orc。第一种文件处处格式：textFile 行式存储第四种：sequenceFile 二进制的行式存储第二种存储格式：orc，一个orc文件，由多个stripe组成。一个stripe由三部分构成 indexData：存储
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2023-08-03 15:19:46
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小白学数据，只为记录学习进程，对每个问题有新的理解会及时更正。 一、HIVE中常用的存储格式 1.Textfile存储格式 textfile是按行存储的方式，没有进行压缩，磁盘开销大，并且上传文件到HDFS是通过put方式2.ORC存储格式 ORC是按行和按列结合的存储格式，若有1w条数据，ORC模式先把1w行的表拆分成100行一个的小表，再对每个小表进行按列存储。create table tes
Apache Hive支持Apache Hadoop中使用的几种熟悉的文件格式，如TextFile，RCFile，SequenceFile，AVRO，ORC和Parquet格式。Cloudera Impala也支持这些文件格式。 在建表时使用STORED AS (TextFile|RCFile|SequenceFile|AVRO|ORC|Parquet)来指定存储格式。Text
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2023-07-20 19:15:19
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