首先，如果想要在hive 3.1.3上使用spark 3.0.0，不可避免地要重新编译hive如果只是配置了hive-site.xml和spark-defaults.conf，那么在插入测试的时候会报如下错误： FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Sp
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2023-10-19 12:27:02
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1、Hive操作演示1.1 内部表1.1.1 创建表并加载数据第一步 启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库hive>create d
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2023-06-09 04:07:24
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一、hive环境准备 1、安装hive 按照hive安装步骤安装好hive CREATE USER 'spark'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT all privileges ON hive.* TO 'spark'@'%'; 1 2 flush privile
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2021-01-23 18:43:00
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此前，我已经搭建了 hive on spark, 不 准确说 是 spark on hive, 我可以在spark 中愉快得玩耍 hive,这也符合我当时得需求：hive on spark集群环境搭建然而，通过hive客户端连接，hive 使用spark 引擎时，却报了 我无法解决得错误：hive on spark异常Failed to create Spark client for Spark
一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
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2023-08-04 23:24:57
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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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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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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.conf2、
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2023-07-12 09:39:06
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大家好我是一名数据科学与大数据专业的一名大二学生，对大数据处理和大数据分析很感兴趣，写博客只是记录我学习的过程，并且与大家分享学习经验！ 下面为大家带来运用spark运算框架对流数据进行词频统计案例！1、首先新建一个maven项目导入spark-streaming程序开发所需依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spa
SparkStreaming 案例实操一、环境准备1、pom 文件2、生产数据二、需求一：广告黑名单1) 思路分析2) 存放黑名单用户的表3) 存放单日各用户点击每个广告的次数4) 代码实现5) 优化三、需求二：广告点击量实时统计1、思路分析2、MySQL 建表代码实现四、需求三：最近一小时广告点击量1、 思路分析2、代码实现优化页面展示 一、环境准备1、pom 文件<?xml versi
Hive数据库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 SQL时引
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2023-07-12 22:07:23
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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、Hive安装（以Hive2.1.1为例,安装在/usr/local/apache-hive-2.1.1-bin目录下)1.官方下载预安装hive版本安装包apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz2.解压安装包到安装目录,具体指令:tar –zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz –C /usr/local/apache-hive-2.1.1-bin3
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2023-08-29 16:47:57
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主流大数据SQL引擎技术博弈，谁为王，
近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。
测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。 AtScale产品管理方
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2023-07-12 21:38:12
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1. SparkSessionsparkSession可以视为sqlContext和hiveContext以及StreamingContext的结合体，这些Context的API都可以通过sparkSession使用。创建SparkSessionval spark = SparkSession.builder
.master("local[2]")
.appName("spark
简介之前有写过hive on spark的一个文档，hive版本为2.0，spark版本为1.5。spark升级到2.0后，性能有所提升，程序文件的编排也和之前不一样，这里再更新一个最新的部署方式。 spark2.0引入了spark session的概念，创建一个spark任务和之前也不一样，之前版本的hive并不能兼容spark2.0，所以推荐使用hive2.3以后的版本。安装步骤可参考官网h
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2023-08-29 13:55:18
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在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下，Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具，在于Spark生态的配合当中，开始有了Hive on Spark的思路，那么具体是怎么实现的呢？今天的大数据开发分享，我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如S
目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
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2023-09-21 08:43:51
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hive on Spark一. 配置1. hive 回顾1.1 hive简介1.2 yum 设置 & 命令（Centos7）1.3 hive 安装1.5 注意问题1.6 hive测试1.7 spark配置1.8 读取hive数据二. hive三种模式1、内嵌Derby方式2.Local方式3.Remote方式 (远程模式)三. spark sql 远程连接（thriftserver --
摘要：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。作者：dayu_dls 。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
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2023-09-13 08:33:36
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