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
# 如何实现SparkSQL保存Hive数据
## 操作流程
首先，让我们了解一下整个操作的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 读取Hive表数据 |
| 步骤三 | 处理数据 |
| 步骤四 | 将处理后的数据保存到Hive表 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建SparkS
如果用户希望在spark sql 中，执行某个sql 后，将其结果集保存到本地，并且指定csv 或者 json 格式，在 beeline 中，实现起来很麻烦。通常的做法是将其create table tempTable as *** ，通过将结果集写入到新的临时表中，进行保存，然后再通过其他方式export 到本地。这种方式，对于 HDFS 是可行到，但是如果数据是保存在像SequoiaDB 中，
# 通过SparkSQL将数据保存到Hive表
在大数据处理中，SparkSQL是一个强大的工具，它提供了一种处理结构化数据的方式，并且允许我们通过SQL语法来查询和分析数据。而Hive则是一个基于Hadoop的数据仓库，它提供了一种以SQL为接口的方式来查询大规模数据集的能力。本文将介绍如何通过SparkSQL将数据保存到Hive表，以及一些相关的代码示例。
## 准备
在开始之前，我们需
# 项目方案：将SparkSQL中的数据保存到Hive
## 1. 方案概述
在大数据处理过程中，SparkSQL是一个非常强大的工具，而Hive是一个高度可扩展的数据仓库。将SparkSQL中的数据保存到Hive中，可以帮助我们更好地管理和分析数据。本方案将介绍如何使用SparkSQL将数据保存到Hive中，并提供代码示例。
## 2. 实现步骤
### 步骤1：创建SparkSessi
SparkSQL之加载与保存数据 文章目录前言一、使用步骤1.加载数据2.保存数据3.读取mysql和写入myslq4.Spark连接hive数据库 前言sparkSQL可以加载与保存各种类型的数据一、使用步骤1.加载数据spark.read.load 是sparkSQL默认加载数据的方式，默认是加载parquet文件，但是可以通过spark.sql.sources.default 修改spark
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
114阅读
# 如何使用 SparkSQL 来连接 Hive
在现代数据处理中，Apache Spark 和 Hive 是两个非常重要的组件。Spark 提供了高效的数据处理能力，而 Hive 则提供了一个 SQL-like 的查询接口，使得用户能够方便地查询大数据。而将二者结合使用，可以让我们高效地处理和查询存储在 Hive 中的数据。接下来，我将详细讲解如何实现“SparkSQL Hive”的连接和使用
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
107阅读
Hive数据源 Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的 一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark S
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2023-08-09 17:17:06
135阅读
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，
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
# SparkSQL保存CSV的实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[创建SparkSession]
B --> C[加载数据源]
C --> D[注册临时表]
D --> E[执行SQL查询]
E --> F[保存为CSV文件]
```
## 1. 数据准备
在保存CSV文件之前，我们首
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2023-08-17 11:37:08
289阅读
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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一、通用加载和保存方式 SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet1. 加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法scala> spark.read.csv format jdbc json load optio
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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前提前提是机器已经有整合好的hive.准备1.Spark 要接管 Hive 需要把Hive的conf目录下的 hive-site.xml 复制到Spark的conf/目录下.2.因为Hiv
原创
2022-07-04 17:00:40
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# 如何使用Spark SQL读写Hive
在大数据领域，Spark和Hive是两个非常流行的工具。通过Spark SQL，用户可以方便地读取和写入Hive的数据。本篇文章将指导您完成这一过程，让您能够快速掌握Spark SQL与Hive之间的数据交互。
## 整体流程
在开始之前，我们需要理解整体的工作流程。下面是一个简化的步骤流程表：
| 步骤 | 描述
目录Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别Hive查询流程及原理Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢Hive On Spark优化Hive元数据库的功能Hive开启MetaStore服务Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别Spark on hiveSpark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是
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2023-06-26 22:33:04
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# 实现“SparkSQL Hive on Spark”的步骤
在开始之前，我们先确保你已经安装好了Spark和Hive，并且环境已经正确配置。接下来，我们将按照以下步骤来实现“SparkSQL Hive on Spark”。
## 步骤概览
下面是实现“SparkSQL Hive on Spark”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Sp
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2023-07-31 07:42:43
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