Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
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2023-07-12 10:37:35
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1.hive执行引擎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中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。默认情况下，Hive on Spark 在YARN模式下支持Spar
# 如何在Hive中切换Spark引擎
在Hive中，我们可以通过配置来切换使用不同的计算引擎，例如Spark。在本文中，我们将介绍如何配置Hive来使用Spark引擎，并提供相应的代码示例。
## 1. 配置Hive来使用Spark引擎
首先，我们需要确保在Hive中配置了Spark引擎。我们可以通过修改Hive配置文件hive-site.xml来实现。在hive-site.xml中添加以
# 如何将 Hive 切换为 Spark 引擎
在大数据处理领域，Hive 是一种常用的数据仓库工具，而 Spark 则是一种快速而强大的分布式计算引擎。在某些情况下，我们可能希望将 Hive 的执行引擎从默认的 MapReduce 切换为 Spark，以提升查询性能和效率。接下来，我将详细介绍如何实现这一切换过程。
## 流程图
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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 在有赞的技术演进。从 Hive
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2023-09-08 12:23:10
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一，整合原理1，HiveOnSparkHive是一个Sql解析引擎，其不具备计算能力，Hive将Sql解析为物理执行计划，将物理执行计划转换为计算任务，交由计算引擎执行，默认的引擎是MapReduce，但MapReduce执行速度慢，随着Spark的崛起，Hive支持Spark作为计算引擎，这就是HiveOnSpark2，SparkOnHive比较容易混淆，二者差距还是很大的，SparkOnHiv
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2023-08-18 22:37:13
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# 在HIVE中如何将引擎切换为Spark
在Hadoop生态系统中，Hive是一种用于数据仓库的数据查询和分析工具。默认情况下，Hive使用MapReduce作为执行引擎，但随着Spark的兴起，很多用户希望能够将Hive的执行引擎切换为Spark，以提升查询速度和性能。
## 实际问题
在某个数据仓库项目中，由于数据量庞大，使用Hive默认的MapReduce引擎执行查询速度较慢，为了提
# Hive 切换引擎教程
## 引言
欢迎来到本教程，我将教你如何在 Hive 中切换引擎。Hive 是一个在 Hadoop 上构建的数据仓库基础设施，可以通过 SQL 方式查询和处理大型数据集。Hive 支持多种不同的执行引擎，可以根据需求选择最适合的引擎进行数据处理。在本教程中，我将指导你如何切换 Hive 引擎的步骤，并给出每一步所需的代码示例。
## 切换引擎的步骤
为了让你更好地
原创
2023-10-03 10:32:57
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二、Hive and SparkSQL 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，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件SQLContext
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2023-09-14 13:41:33
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Hive从1.1之后，支持使用Spark作为执行引擎，配置使用Spark On Yarn作为Hive的执行引擎，首先需要注意以下两个问题：Hive的版本和Spark的版本要匹配；具体来说，你使用的Hive版本编译时候用的哪个版本的Spark，那么就需要使用相同版本的Spark，可以在Hive的pom.xml中查看spark.version来确定；Hive root pom.xml’s &
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2023-07-24 15:34:14
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# Hive 切换引擎实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Hive 切换引擎”。在本文中，我将分为以下几个步骤来指导你完成这个任务。
## 步骤概览
下面是切换 Hive 引擎的步骤概览表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 进入 Hive Shell |
| 2 | 创建一个数据库 |
| 3 | 切换到该数据库 |
| 4 | 查看当
Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不是非常令人满意。由于
1.1 Hive引擎简介 Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2 Hive on Spa
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2023-09-20 06:30:22
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### 从Hive on Spark切换的必要性及操作步骤
在大数据处理领域，Hive和Spark是两个非常常用的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，而Spark是一个快速通用的计算引擎。在过去，Hive主要是基于MapReduce进行计算，但是随着Spark的发展，许多用户开始将Hive on Spark作为更高效的替代方案。本文将介绍从Hive on Spark切换的必要性以
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。S
原创
2023-05-19 15:14:14
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# 实现"Hive查询引擎切换"教程
## 1. 流程概述
在Hive中，可以通过设置`hive.execution.engine`参数来切换查询引擎，常见的引擎包括Tez和MapReduce。下面是切换查询引擎的步骤：
```mermaid
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确认当前查询引擎 --> 设置新的查询引擎 --> 验证新的查询引擎
```
## 2. 具体步骤及代码示例
### 2
桔妹导读：在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后，Spark SQL任务占比提升至85%，任务运行时间节省40%，运行任务需要的计算资源节省21%，内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程， 并且发现并解决了两个引擎在语法，UDF，性能和功能方面的差异。1. 迁移背景 Spark自从2010年面世，到2020年已经经过十
SparkSQL Hive架构在讲解SparkSQL之前，让我们先来看看基于MR的Hive的架构： Hive架构 SparkSQL的演变SharkSparkSQL是从Shark发展而来。Shark为了实现与Hive的兼容，在HQL方面用了Hive中的HQL解析、逻辑执行计划、执行计划优化，不同的是将物理计划从原有的MR作业替换成了Spark作业, 通过Hive的HQL解析，把HQ
文章目录Hive 引擎简介环境配置 （ssh已经搭好）JDK准备Hadoop准备部署配置集群配置历史服务器配置日志的聚集启动集群LZO压缩配置Hadoop 3.x 端口号 总结MySQL准备Hive 准备Spark 准备Hive on Spark 配置Hive on Spark测试 Hive 引擎简介Hive 引擎包括：默认 MR、tez、spark最底层的引擎就是MR （Mapreduce）无
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2023-09-01 18:30:50
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Hive on Spark VS Spark on Hive两者概述Hive on SparkHive 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
