# Hive Spark和Hive MR技术介绍及比较
## 引言
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以使用类似于关系数据库的方式查询和分析大规模数据。在Hive中，有两种常用的处理引擎，分别是Hive Spark和Hive MR。本文将对这两种处理引擎进行介绍，并比较它们的特点和适用场景。
## Hive Spark
Hive S
进入hive cli是，会有如下提示： Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. Hive
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2023-08-11 11:38:00
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什么是spark？
基于内存一站式快速的计算框架
spark下面有哪些产品？
spark core --> spark rdd , spark核心编程，MapReduce
spark sql --> hive
spark streaming --> storm , 流式实时计算
spark mllib --> 机器学习，
目录 一：Spark SQL 与 Hive On Spark的区别二：Hive的基本工作原理三：Hive On Spark的计算原理四：Hive On Spark的优化点五：RPC了解一：Spark SQL 与 Hive On Spark的区别 Spark SQL是Spark是Spark的一个项目。 研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、
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2023-08-02 11:22:14
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最近在面试一些应聘大数据岗位的技术小伙伴时，发现不少朋友对业界 所谓的hive on spark和spark on hive分不太清楚；同时在日常工作中，也因为对这两个技术术语的理解不太一致，影响了进一步的技术交流。所以在这里，明哥想跟大家聊聊 hive 和 spark的爱恨情仇。hive的定位hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software faci
1 具体核心流程图介绍 2 详情分析（1）HQL的执行形式1）$HIVE_HOME/bin/hive 进入客户端，然后执行 HQL；2）$HIVE_HOME/bin/hive -e “hql”；3）$HIVE_HOME/bin/hive -f hive.sql；4）先开启 hivesever2 服务端，然后通过 JDBC 方式连接远程提交 HQL。 可 以 知 道 我 们 执
# Hive on Tez vs Hive on MR: A Comparative Study
## Introduction
Apache Hive is a data warehousing tool that provides an SQL-like interface to query and analyze large datasets stored in Hadoop Distri
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。1.1.SparkSQL出现的原因 hive是shark的前身，shark是sparkSQL的前身，sparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了hive的限制，hive是hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序复杂性。同时也由于Map
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2023-07-18 11:55:42
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1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
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2023-09-12 03:47:08
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一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
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2023-09-05 15:24:40
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-- hive的库、表等数据操作实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容。一、hiveSQL转化为MR过程 一直好奇hiveSQL转化为MR过程，好奇hive是如何做到这些的，所以在网上找了几篇相关博客，根据自己理解重新画了一份执行过程图，做笔记。 二、h
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2023-07-12 09:30:10
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Fetch抓取 hive中的某些查询不必使用MR，例如select * from，在这种情况下，hive可以简单的读取表的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 hive.fetch.task.conversion设置成mre，如下查询方式都不会执行MR程序 hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more; hive (defau
一、Hive on Tez概述
### --- Hive on Tez
~~~ Hortonworks在2014年左右发布了Stinger Initiative，
~~~ 并进行社区分享，为的是让Hive支持更多SQL，并实现更好的性能。
~~~ 让Hive的查询功能更强大。增加类似OVER子句的分析功能，支持WHERE子查询，
~~~ 以
基于hive引擎的计算优化本篇文章主要介绍hive引擎的计算优化，可能也是一篇实打实的对大家实际工作带来帮助的文章，全文主要包含三个部分：hive底层、hive参数调优、常见问题解决一、hive底层 - MapReduce1.MR进程一般一个完成的MR程序在运行时有三个进程，分别如下： （1）MR Appmaster：负责整个调度和过程协调 （2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程
序言sql 在 hive的使用具体还分为了2种解决方案：hive on spark 和 sparksql，这里主要使用的是sparksql。因为两者都是使用spark替换mapreduce作为计算引擎.实际区别是Hive On Spark 是Hive封装了Spark. SparkSql是Spark封装了Hive.搜索引擎分别是自己的设计逻辑cuiyaonan2000@163.com简介Hive O
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2023-08-12 10:04:48
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# Hive MapReduce
在大数据领域中，Hive是一个非常强大的数据仓库基础设施，它能够提供类似于SQL的查询语言来处理海量数据。而Hive MapReduce（简称Hive MR）是Hive的核心组件之一，它使用了MapReduce框架来实现Hive的查询功能。
## 什么是MapReduce？
MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的一种编程模型和算法。它分为两个阶
我们知道，Hive默认使用的计算引擎是MR，但有没有想过我们写的HQL语句是如何转换为MR程序的？所以博主总结了一些简单HQL语句转换为MR的基本原理【1】常用SQL转换操作 Join的实现原理 对于SQL来说，join操作可以说是最常用的操作了，那么是如何转换为MR程序的呢？SQL语句如下?select u.name, o.orderid from order o join user u on
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2023-07-14 13:10:26
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hive就是一个将sql语句转化为MR工具hive的工作原理：1、使用antlr定义sql语法，（详细见hive.g），由antlr工具将hive.g编译为两个java文件：HiveLexer.java HiveParser.java，可以将输入的sql解析为ast树2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行
一、Hive的概念介绍（相当于Hadoop的客户端） 1> Hive处理的数据存储在HDFS中 2>Hive分析数据的底层是MR（在安装完Hive的时候它底层已经完成了对应SQL语句和MR编程的对应关系的模板的写入，将所有MR模板封装在Hive中），而当客户端输入的SQL语句时，
