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
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2023-06-19 09:18:24
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1、安装java、maven、scala、hadoop、mysql、hive略2、编译spark./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive"
原创
2021-08-06 16:29:25
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## 概述
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的开源框架。它提供了高性能、可扩展的计算能力，可以处理PB级别的数据。在Spark生态系统中，Spark on Hive是一个非常重要的组件，它允许我们使用Spark来访问和操作Hive中的数据。本文将介绍如何配置和使用Spark on Hive。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保已经正确安装并配置了以下环境：
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原创
2023-07-20 04:31:53
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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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2023-07-12 14:02:07
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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一 实验说明本实验主要完成Hvie on Spark的配置，主要内容包含maven配置、编译spark源码 spark配置 hive配置，我使用的软件版本如下表所示。软件版本hadoop2.7.7Hive2.3.7spark2.0.0源码包scala2.11.12注意：本教程只讲解了maven、spark和hive的配置，在开始本教程之前需要自行配置hadoop和scala，我使用的版本已经在第一
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2023-08-29 13:54:48
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说明本文档主要介绍了通过elasticsearch-hadoop中的Spark访问ES时常见配置项意义。本文中的es-spark是elasticsearch-hadoop中和Spark相关联的包，用户通过自己的Spark集群读写ES集群，elasticsearch-hadoop基本上兼容了目前ES所有的版本版本号检测异常es-spark 运行时通常会自动检测ES集群的版本号，获取的版本号主要是用来
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2023-08-05 18:29:12
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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。Hive on&nb
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2023-09-25 12:43:08
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心持一份善念，诸佛礼应善供。世俗真善误恶，真真假假难辨，感恩走过滴点，留下便是溢富。诚持一份善心，普渡一丝贪婪。  
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2023-07-20 19:43:38
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1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境
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2023-09-20 06:29:53
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目录1. Executor参数1.1. spark.executor.cores1.2. spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead1.3. spark.executor.instances1.4. spark.dynamicAllocation.enabled1.5. 
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2023-10-10 10:18:24
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文章目录前言一、Spark SQL与Hive集成(spark-shell)1.第一步2.第二步3.第三步4.启动服务1.启动hadoop各个结点和mysql2.启动hive中的metastore5.测试1.准备数据2.创建数据库3.创建表4.加载数据5.通过spark-shell查看数据6.将数据写入MySQL1.创建数据库2.将spark sql分析hive中的数据写入到mysql中二.Spa
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2023-09-20 06:31:49
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# Spark与Hive配置详解
Apache Spark和Apache Hive是大数据处理中常用的两个工具，Spark是一个快速、通用的集群计算系统，而Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。在实际应用中，往往需要将Spark与Hive进行整合，以充分发挥它们的优势。本文将详细介绍如何配置Spark与Hive，并提供代码示例进行演示。
## 环境准备
在配置Spark与Hive之前，首
原创
2024-05-18 04:18:12
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# Hive on Spark 的配置建议
随着大数据生态系统的不断发展，Apache Hive 和 Apache Spark 已成为处理和分析海量数据的主要工具。Hive 主要用于数据仓库的操作，而 Spark 则提供了高性能的计算引擎。如果将这两者结合，就可以充分发挥二者的优势，提高数据处理的效率。
## Hive on Spark 的架构
在深入讨论配置建议之前，先了解一下 Hive
# 在Ambari中配置Hive on Spark的指南
在大数据环境中，Apache Hive和Apache Spark都是非常重要的组件。Hive提供了一种SQL风格的查询语言，而Spark则为大规模数据处理提供了高性能计算。通过将Hive配置为使用Spark作为执行引擎，用户能够充分利用Spark的性能优势。本文将引导初学者如何在Apache Ambari环境中配置Hive on Spar
原创
2024-10-18 10:07:50
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# HDP配置Hive on Spark
在Hadoop生态系统中，Hive是一种数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的语言来查询和分析大规模数据。而Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，它提供了强大的数据处理能力和更快的执行速度。
在HDP中，Hive on Spark是一种集成了Hive和Spark的解决方案，它可以让用户在Hive中使用Spark作为计算引擎来执行查询和分析。本文将
原创
2024-02-24 04:12:13
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# Spark on Hive配置方案
## 项目背景
在大数据处理中，Spark与Hive是常用的工具。Spark提供了快速的数据处理能力，而Hive则是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案。在实际项目中，经常需要将Spark与Hive结合起来使用。
## 项目目标
本项目旨在介绍如何配置Spark on Hive，使得Spark可以直接操作Hive表中的数据，提高数据处理效率。
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原创
2024-03-20 06:17:59
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动机因为hive的执行引擎可以设置为spark，但是hive的默认执行引擎是mapreduce，这种操作是对磁盘进行大量的io操作，所以在效率上不会比spark高，运行时间也是会比spark更长，但是官方发布的spark版本内置了hive组件，然后就是使用hived时候会出现各种各样的问题(确实出现了各种各样的问题，不然我就不会下这篇技术水文)环境linux cent OS 7操作首先去官网上下载
## Zeppelin配置Hive on Spark的流程
下面是配置"Zepplin配置Hive on Spark"的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1. | 下载和安装Apache Zeppelin |
| 2. | 配置Spark和Hive的环境变量 |
| 3. | 启动Zeppelin服务 |
| 4. | 创建一个新的Zeppelin笔记本 |
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原创
2023-07-21 10:06:28
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配置Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起，以便在使用Hive查询语言（HiveQL）时使用Spark作为执行引擎。这样可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速Hive查询。
配置Hive on Spark需要按照以下步骤进行：
1. 安装Apache Hive和Apache Spark。确保两者都已正确安装并配置好。
2. 在Hive配
原创
2023-12-14 06:10:10
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