Hive简介: hive数据仓库。以Hadoop为基础，来对HDFS上的数据进行分析，会将程序执行转换为MR。 Hive不存储数据，数据还是存储在HDFS上。 Hive中数据库、表的本质，是一个目录。 改目录默认为 /user/hive/warehouse 新建一个test数据库会生成 /user/hive/warehouse/test.db目录 用来表示test数据库。 Hive通过元数据来管理
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2023-09-20 04:46:00
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一、join优化Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中
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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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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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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# 教你实现Spark SQL关联Redis
作为一名刚入行的小白，你可能对如何将Spark SQL与Redis关联起来感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你轻松实现这一目标。
## 流程步骤
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 序号 | 步骤描述 | 操作内容 |
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# Spark SQL 反关联查询详解
在大数据处理中，尤其是在使用 Apache Spark 的 SQL 模块时，反关联（Anti Join）是一个重要的查询模式。反关联查询用于找出在一个表中存在但在另一个表中不存在的记录。本文将深度剖析 Spark SQL 中的反关联查询，包括代码示例和关系图。
## 反关联查询的概念
反关联查询的主要目标是从表 A 中筛选出所有不在表 B 中的记录。这
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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目录Hive on Spark与SparkSQLSpark 内存配置spark动态分配Hive Hive on Spark与SparkSQLHive是Hadoop中的标准SQL引擎，也是最古老的引擎之一。Hive on Spark为我们立即提供了Hive和Spark的所有巨大优势。它最初是作为数据仓库（DW）工具构建的，现在它具有轻松交换执行引擎的功能，因此更具吸引力。简而言之，使用Hive o
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2023-07-13 16:57:21
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文章目录一.基本程序结构二.创建表环境三.在 Catalog 中注册表3.1 表（Table）的概念3.2 连接到文件系统（Csv 格式）3.3 连接到 Kafka四. 表的查询4.1 Table API 的调用4.2 SQL 查询五. 将DataStream 转换成表5.1 代码表达5.2 数据类型与 Table schema 的对应六. 创建临时视图（Temporary View）七. 输出
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2023-08-25 16:41:44
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# 从Hive中读取数据并进行关联操作：Flink SQL实践
在大数据处理领域，Flink作为一种流式计算框架在近年来备受关注。而作为Flink的SQL查询引擎，Flink SQL提供了一种更简单、更灵活的数据处理方式。在实际应用中，通常需要从Hive等数据仓库中读取数据并进行关联操作，本文将介绍如何使用Flink SQL从Hive中读取数据并进行关联操作。
## Flink SQL简介
# Hive SQL 全关联
在处理数据时，我们通常需要在多个表之间进行关联操作，以便获取更全面的信息。在Hive中，我们可以使用SQL语句进行关联操作，其中全关联是一种常用的关联方式。本文将介绍Hive SQL中的全关联操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是全关联
全关联（Full Join），又称为全外关联或全连接（Full Outer Join），是一种关联操作，用于在两个表之间根
SparkSQL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对于Hive的太
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2023-07-12 09:37:33
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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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一、SparkSQL 概述
1.1 SparkSQL是什么
Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。1.2 Hive and SparkSQL 我们之前学习过hive，hive是一个基于had
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2023-08-26 20:48:09
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<一>Hive on Spark运行环境搭建楔子Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不
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2023-08-29 13:56:18
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# Spark SQL 关联查询实现流程
本文将介绍如何使用 Spark SQL 实现关联查询。关联查询是指在两个或多个表之间根据某些条件进行连接，并返回满足条件的结果。
## 流程概述
关联查询的步骤可以简单概括为以下几个：
1. 创建 SparkSession 对象
2. 读取数据源
3. 注册数据源为临时表
4. 执行关联查询
5. 输出结果
下面将详细介绍每个步骤需要做什么，以及
原创
2023-07-27 06:04:53
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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。Spark 可以连接多种数据源，然后使用 SparkSQL 来执行分布
