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
# 连接Hive和SparkSQL
在实际的数据处理工作中，经常需要使用SparkSQL来处理数据，而Hive是一个常用的数据仓库，因此将Hive和SparkSQL连接起来是非常有必要的。本文将介绍如何通过SparkSQL连接Hive，并提供一个具体的示例。
## 连接Hive和SparkSQL
要连接Hive和SparkSQL，需要在SparkSession中启用Hive支持。首先需要确保
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
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官网地址spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spa
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2023-08-11 14:54:38
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最近在看学习Spark Framework.这是一个web框架,宗旨正如其官网LInk所示:Spark - A micro framework for creating web applications in Kotlin and Java 8 with minimal effort我按着它的例子来学习.这里碰见了BlogService项目[传送门],也算是其主线一步步搭上来的例子了.
# 连接Windows下的SparkSQL与Hive
在大数据处理领域中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，而SparkSQL是Apache Spark中的一个模块，可以通过SQL查询操作Spark数据。在Windows环境下，我们可以通过配置SparkSQL来连接Hive，实现对Hive中的数据进行查询和分析。
## Hive与SparkSQL的关系
在大数据处理中，Hive主
一：spark on hive 的两种方式1，通过jdbc的方式连接hiveserver2的方式来读取数据两种方式虽然都可以，但是第一中相对比较事多，我用的spark3.0.0里面，没有针对hive的dialect,我们自己需要根据源码实现一个 ，然后注册进去。基于jdbc的读取代码如下 ：//利用jdbc方式+hive2方式读取hive数据(spark on hive报错，改用这个方式)
def
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2023-09-20 04:38:41
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Spark On Hive 的配置:在 Spark 客户端配置 Hive On Spark在 Spark 客户端安装包下 spark-2.3.1/conf 中创建文件 hive- site.xml：
原创
2022-07-01 17:37:48
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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
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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
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
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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，
# 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
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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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
原创
2023-07-31 07:42:43
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title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:
Spark
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
原创
2021-07-02 11:16:46
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title: SparkSQL操作Hivedate: 2020-05-12 16:12:55tags:SparkApache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，
原创
2022-01-19 11:05:41
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# Hive迁移SparkSQL
## 引言
随着大数据时代的到来，数据处理的需求越来越多样化和复杂化。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库，一直以来都是大数据处理的重要工具。然而，随着Spark的快速发展，Spark SQL作为Spark生态系统中的一个组件，逐渐取代了Hive在数据处理领域的地位。本文将介绍Hive迁移到Spark SQL的过程，并提供代码示例。
## Hive简介
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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