查看hive source下面的pom.xml，可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本，在实际部署的时候，最好按照这个版本关系来，这样出现兼容问题的概率相对较小。 下面面列出一部分对应关系，在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系，地址为https://github.
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2019-02-06 21:14:00
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Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术，大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。 在单机数据管理系统时代，一台服务器上可以满足数据存储的需求，计算也不会遇到什么瓶颈，数据处理都是IO密集型的，不是CPU密集型的，也谈不上什么分布式系统
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2024-10-12 11:23:39
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1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在
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2024-09-07 17:59:40
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文章目录一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别1）Spark on Hive2）Hive on Spark（本章实现）二、Hive on Spark实现1）先下载hive源码包查看spark版本2）下载spark3）解压编译4）解压5）把spark jar包上传到HDFS6）打包spark jar包并上传到HDFS7）配置1、配置spark-defaults.con
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2023-12-29 23:47:49
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文章目录SPARK源码编译版本要求前提准备---Maven安装前提准备---Scala安装spark源码编译编译问题问题一问题二Spark 单机模式启动并测试Spark集群配置一、spark的安装路径：二、现有系统环境变量：三、查看并关闭防火墙四、系统hosts设置五、spark文件修改六、集群启动：七、集群测试Spark整合hive1. 拷贝hive中的配置文件到spark中的conf目录下2
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2024-07-26 12:58:51
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先说明一下，这里说的从Hive 1.1版本开始，Hive on Spark已经成为Hive代码的一部分了，并且在spark分支上面，可以看这里https://github.com/apache/hive/tree/spark，并会定期的移到master分支上面去。关于Hive on Spark的讨论和进度，可以看这里https://issues.apache.org/jira/browse/HIV
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2023-08-29 13:58:23
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Spark版本对应Hadoop版本
在大数据领域中，Apache Hadoop和Apache Spark是两个非常常用的开源框架。Hadoop是一个分布式存储和计算框架，而Spark是一个快速而通用的大数据处理引擎。它们之间的关系是，Spark可以在Hadoop的基础上运行，并利用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）来存储数据。
关于Spark版本和Hadoop版本之间的兼容性，我们需要考
原创
2024-01-09 10:15:52
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写在前面：hive默认使用derby数据库作为元数据的数据库下载 hive 安装包 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz下载地址解压缩（我是放在/opt目录下的）tar -zxf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 然后给文件重命名：mv apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz hive-1.2.1配置环境变量(vi /etc/profi
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2024-10-30 17:07:00
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前言Hive成功安装后，如果有权限登录集群内部，直接在集群的shell的下输入hive进入hive的shell环境，如图1，在该环境下执行hive-sql，自然是最稳定，也是初学者必走的一步；但是对于工作量大的项目者，这种既不带智能提示，复制粘贴查询结果，导出数据又差劲的交互式平台，自然很鸡肋，这里就推荐几款款很棒的交互式JDBC连接工具； 图1 hive自带的交互环境
官方亲儿子Hue和
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2023-07-12 10:06:24
338阅读
# Spark和Hadoop版本对应关系
## 1. 引言
在大数据领域，Spark和Hadoop是两个非常重要的开源框架。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而Hadoop是一个分布式文件系统和计算框架。Spark和Hadoop通常被一起使用，以实现高效的数据处理和分析。
然而，由于Spark和Hadoop都在不断地发展和更新，不同版本之间存在一定的差异。因此，在使用Spark和H
原创
2023-09-27 18:14:22
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Spark对应Yarn版本的实现流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 检查Spark版本和Yarn版本是否兼容 |
| 步骤二 | 下载和安装合适的Spark版本 |
| 步骤三 | 配置Spark与Yarn的整合 |
| 步骤四 | 运行Spark应用程序 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码和注释：
**步骤一：检查Spark版本和Yarn
原创
2023-12-26 06:24:05
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1. 数据接受,生成Block 流程streamingContext启动时，会启动ReceiverTracker, 它会将需要启动的Receiver分发到Executor上，Executor上的ReceiverSuperviser会负责Receiver的启动，停止，重启管理(后续有详细文章描述：如何分发，启动等)。Receiver上的store(Item)，实际调用ReceiverSupervis
关于 Spark 对应的 Java 版本问题，作为一个广泛应用的分布式计算框架，Spark 的使用中常常需要关注其与 Java 版本的兼容性。本文将系统记录解决 Spark 对应 Java 版本问题的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析等内容，期望为后续的开发人员提供参考。
### 一、背景描述
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，Java 版本的选择对项目的成功至关重要。由
# Spark Delta版本对应的实现指南
在数据工程和大数据处理领域，Apache Spark 和 Delta Lake 的结合为数据持久性和版本控制提供了强大的能力。本文将为新手开发者介绍如何实现 Spark Delta 版本对应的过程，包括必要的步骤、代码示例和相关注释。为了清晰易懂，我们将通过表格展示整体流程，并对每一步进行详细讲解。
## 流程概览
以下是实现 Spark Del
文章目录一.Spark核心组件1.1 Cluster Manager(Master,ResourceManager)1.2 Worker(worker,NodeManager)1.3 Driver1.4 Executor1.5 Application二.Spark on Yarn3.1 Yarn的基本架构3.2 Spark on Yarn3.2.1 YARN-Cluster模式3.2.2 YAR
### Hadoop与Spark版本对应关系
Hadoop与Spark是两个被广泛应用于大数据处理的工具。Hadoop是一个分布式存储和计算框架，而Spark是一个快速、通用、内存计算的大数据处理引擎。它们之间的关系是Hadoop可以作为Spark的底层存储引擎。
#### Hadoop与Spark版本对应关系
在实际应用中，我们需要注意Hadoop与Spark的版本对应关系，以保证二者能够
原创
2024-06-25 03:20:29
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## Spark对应Hadoop版本的实现流程
在使用Spark开发大数据项目的过程中，通常需要根据不同的Hadoop版本来选择相应的Spark版本。下面是实现“Spark对应Hadoop版本”的流程：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 查询Hadoop版本
A(查询Hadoop版本)
B(判断Hadoop版本是否为2.x)
end
subg
原创
2023-10-02 03:50:30
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hadoop,hbase,hive版本整合兼容性最全，最详细说明1.hadoop与hbase哪些版本兼容？2.hadoop与hive哪些版本兼容？3.hbase与hive哪些版本兼容？4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？当我们想整合hadoop，hbase，hive，zookeeper的时候，如果刚入门，可能认为这是比较简单的问题。但是当你自己真正想整合的时候，却会遇到很多的问题。1.
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2024-08-24 16:40:01
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前言flink安装部署有三种方式local:单机模式，尽量不使用standalone: flink自带集群，资源管理由flink集群管理，开发环境测试使用，不需要hadoop集群flink on yarn: 把资源管理交给yarn实现，计算机资源统一由Haoop YARN管理，生产环境测试，需要先启动hadoop集群。（这里分为可以继续细分三种方式 1.session mode 长久启动一个fli
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2023-12-04 17:33:23
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一、Centos7下搭建spark集群 (分布式运算集群 )1. 首先看一下我的环境拓扑图注意：搭建spark集群，spark版本要与hadoop版本匹配。2. 查看hadoop版本，命令：hadoop version(1) 官网spark下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html(2) 博主的hadoop为2.7.1版本，所以下载了spark2.4.
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2023-10-25 19:54:25
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