数据湖Hudi-11-Hudi集成HiveHudi集成Hive1.集成步骤2.Hive同步1 Flink 同步Hive2 Spark 同步Hive3.Flink使用HiveCataLog1.直接使用Hive Catalog2 Hudi Catalog使用hms4.创建Hive外表并查询5.Hive Sync Tool6.湖仓一体能力 Hudi集成HiveHudi 源表对应一份 HDFS 数据，通
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2023-08-31 20:35:24
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注：此实验环境基于本人文章“Centos7搭建hadoop完全分布式集群” 所有实验资源均可自行上网下载1.在spark官网下载2.4.4版本的安装包 2.使用xftp传输工具将spark安装包上传至master主机的/opt目录下 3.在所有节点上创建hadoop用户添加用户adduser hadoop设置密码passwd hadoop 4.将hadoop用户添加到sudoers用户组中，便于带
# 实现CDH Hive on Spark的流程
## 简介
CDH Hive on Spark是一种将Apache Hive与Apache Spark集成的方法。Hive是Hadoop生态系统中一个基于SQL的数据仓库工具，而Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架。通过将Hive与Spark集成，可以在Spark上执行Hive的SQL查询，从而提高查询性能。
本文将介绍CDH
原创
2023-08-30 08:46:22
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Spark 上的 Hive 在提供相同功能的同时提供比 MapReduce 上的 Hive 更好的性能。在 Spark 上运行 Hive 不需要更改用户查询。具体来说，完全支持用户定义函数 (UDF)，并且大多数与性能相关的配置都使用相同的语义。 本主题介绍如何在 Spark 上配置和调整 Hive 以获得最佳性能。本主题假设您的集群由 Cloudera Manager 管理，并且您使用 YA
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2023-10-07 20:17:44
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Hive默认使用的计算框架是MapReduce，在我们使用Hive的时候通过写SQL语句，Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行，但是MapReduce的执行速度远差与Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎，将MapReduce替换成Spark，从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述
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2023-08-31 20:32:03
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Hive体系结构Hive有2个服务端守护进程：Hiveserver2：支撑JDBC访问，Thrift服务。MetaStore Server：支撑访问元数据库的服务。Hive内核结构Complier：编译器，编译hql语法。Optimizer：优化hql代码，产生最优执行计划。通过explain select …查看执行计划。Executor：执行最终转化的类(MRjob)。Hive用户接口用户接口
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2023-07-04 09:46:29
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HIVE ON SPARK配置CDH6.3.2的HIVE版本为：2.1.1+cdh6.3.2HIVE默认引擎 hive.execution.engine
Driver配置spark.driver配置名称说明建议spark.driver.memory用于Driver进程的内存YARN可分配总内存的10%spark.driver.memoryOverhead集群模式下每个Driver进程的
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2023-08-31 20:33:40
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本文旨在简单介绍Hive、Spark、Hadoop等在企业中的关系和使用场景。一、几个概念辨析大数据两个流程：离线数据的处理；实时流数据的处理；几个区分：Hive(数据仓库工具)、Scala(一种编程语言)、Spark(为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎)、Hadoop(分布式系统基础架构)；一个集成方案：hadoop+spark+hive+mysql;hadoop提供HDF
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2024-06-18 08:03:57
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hive集群配置 hive on spark标签（空格分隔）： hive##HiveServer2的高可用-HA配置HiveServer2的高可用-HA配置##hive on spark基于Spark 2.0.0搭建Hive on Spark环境官方文档###编译sparkhive on spark要求spark编译时不集成hive，编辑命令如下，需要安装maven，命令中hadoop版本根据实际
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2023-07-04 14:12:31
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【写在前面】本文是基于前文单机部署的基础上，扩展到kylin的集群部署模式。大数据平台使用的是金山云的大数据平台环境，本质也是CDH。如果想进行kylin的集群部署，需要先完成前文kylin多维数据分析(二)教程中的步骤噢。start01Kylin集群部署一、修改配置文件在完成前文的单机部署以后，就可以进行集群模式的在线扩展了。扩展前，需要明确即将安装的几台机器，哪个为主节点，哪几个为从节点。只有
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2023-07-04 14:26:55
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CDH(Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop)，是Hadoop众多分支中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建，并集成了很多补丁，可直接用于生产环境。CDH优点：1、提供基于web的用户界面，操作方便 2、集成的组件丰富，不需要担心版本问题 3、搭建容易，运维比原生hadoop方便CDH分为Cloud
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2023-07-04 14:15:38
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基于CDH版本5.13.3实现Spark集群1. 安装背景由于部门及已上项目使用的是CDH版本大数据平台，为了充分更好使用Spark集群Spark引擎运算，解决基于CDH版本下可支持3种大数据运算分析方式Hive on MR、Hive on Spark和Spark Sql。2. 安装
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2023-09-15 12:01:47
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目录 一、简介：二、安装装备二、开始安装三、添加和启动spark2服务一、简介：在我的CDH5.16集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.x版本。经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。我尝试了安装spark2.0版本和spark2.1版本
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2023-11-22 22:00:05
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1.电商用户画像环境搭建(SparkSql整合hive）
Hive 的执行任务是将 hql 语句转化为 MapReduce 来计算的，Hive 的整体解决方案很不错，但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间，查询耗时太长。
这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的，那么如果我们不生成MapReduceJob，而是生成 Spark Job，就可以充分利用 Spark
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2024-07-31 19:06:52
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编译的环境为Centos6.5 , 在windows 环境下，用通过cmd模式调用mvn命令编译不过。编译的步骤如下：
1、编译命令：
mvn -Pyarn -Dhadoop
.
version
=
2.6.0
-cdh5
.4.7
-Dscala
-
2.11.8
-Phive -Phive-
简介本文主要记录如何安装配置Hive on Spark，在执行以下步骤之前，请先确保已经安装Hadoop集群，Hive，MySQL，JDK，Scala，具体安装步骤不再赘述。背景Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均
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2023-07-04 14:16:54
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Hive on Spark配置Hive引擎默认的是MapReduce，就是没执行一个Hive语句，其实都是运行了一个MR程序，都知道的，MR虽好，但是慢呢。所以在时代的驱使下，就出现了把Hive的引擎更换的需要，通常Hive的引擎还有tez、Spark。我们经常听到Hive on Spark和Spark on Hive，不明所以的小伙伴还会以为这两个是倒装句，其实不然，Hive on Spark
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2023-07-04 09:53:59
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# CDH中指定Hive使用Spark执行
在大数据处理领域，Apache Hive是一个广泛使用的数据仓库软件，可以方便地对存储在Hadoop HDFS中的数据进行查询和管理。而Spark是一个强大的处理引擎，能够快速执行大规模数据处理任务。CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）联合了这两种技术，允许用户在Hive中选择Spark作
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2024-09-19 05:40:40
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# CDH Hive on Spark 优化
在处理大规模数据时，Hive 是一种广泛应用的工具。结合 Spark 的内存计算优势，我们可以显著提高 Hive 查询性能。在本文中，我们将探讨如何在使用 CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中优化 Hive on Spark，并通过代码示例实现这些优化。
## 1. Hive on Spark 的架构
原创
2024-10-10 06:31:05
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# CDH环境下开启Hive on Spark的完整指南
Apache Hive是一个广泛使用的数仓工具，它为Hadoop提供了数据摘要、查询和分析功能。随着对性能的要求越来越高，Hive可以与Spark结合使用，以提高查询速度。本文将介绍如何在Cloudera的CDH环境中开启Hive on Spark，并提供相关代码示例。我们还将通过甘特图和类图来帮助理解整个过程。
## 什么是Hive
原创
2024-09-23 04:11:14
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