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
转载
2023-08-21 19:56:21
131阅读
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
1043阅读
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
转载
2023-08-26 20:48:09
82阅读
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
转载
2023-07-12 19:02:48
159阅读
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
转载
2023-07-12 19:02:23
118阅读
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
转载
2023-07-12 19:03:11
91阅读
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
转载
2023-07-12 13:13:49
77阅读
文章目录一、Spark SQL概述1.1、Spark SQL是什么？1.2、Hive和Spark SQL1.3、DataFrame与DataSet二、Spark SQL编程2.1、DataFrame2.1.1、创建DataFrame2.1.2、SQL语法2.1.3、DSL语法2.2、Dataset2.2.1、创建DataSet2.2.2、RDD与Dataset互转2.2.3、DataFrame
转载
2023-08-08 11:01:25
767阅读
文章目录Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系HSQL与普通SQL的区别Hive，HDFS，Hadoop，MapReduce的关系Hadoop和Spark的区别和联系数据类型Hsql函数数组函数字符串函数优化查询 Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系SQL：Structured Query Language，用于对关系型数据库进行操作的标准化语言。不同数据库对应不同类型
转载
2023-07-06 17:23:55
118阅读
文章目录概述内嵌的Hive使用外部的Hivespark-shell使用外部的HiveIdea中连接外部的Hive配置 Spark beeline可能遇到的问题 概述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 Hi
Hive and SparkSQL的区别Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上 其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划
转载
2023-08-18 22:35:55
93阅读
1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
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
转载
2023-08-30 11:41:47
149阅读
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
Spark sql读写hive需要hive相关的配置，所以一般将hive-site.xml文件放到spark的conf目录下。代码调用都是简单的，关键是源码分析过程，spark是如何与hive交互的。1. 代码调用读取hive代码SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appNam
转载
2023-06-19 11:07:21
347阅读
SparkUnitFunction：用于获取Spark Session package com.example.unitl import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkUnit { def getLocal(appName: String ...
转载
2021-07-30 11:01:00
857阅读
2评论
文章目录简介：使用场景UDFspark UDF源码:语法：实现方法：案例Hive UDF实现步骤案例：UDAFSpark UDAF（User Defined Aggregate Function）Spark UDAF 实现方法：Spark UDAF 实现步骤：案例：继承`UserDefinedAggregateFunction`：继承`Aggregator`Hive UDAF（User Defi
转载
2023-09-05 21:10:00
165阅读
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
转载
2023-07-13 16:57:21
131阅读
Hive SQL迁移Spark SQL设计方案
转载
2022-06-06 15:46:16
626阅读
大数据体系架构：Spark内存计算与传统MapReduce区别：SparkSQL与Hive的区别:SparkSQL替换的是Hive的查询引擎，Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎，所以SparkSQL暂时并不能完全替代Hive，实际上，在生产环境中，SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询，Spar
转载
2023-09-20 06:26:32
89阅读
