# Spark Hive 开发 ## 简介 Spark Hive 是一个开源的数据仓库基础工具,它结合了 Apache Spark 和 Apache Hive 的优势,提供了一个强大的数据分析和查询平台。Hive 是一个建立在 Hadoop 上的数据仓库工具,它提供了类似 SQL 的语法用于查询和分析大规模的数据集。 Spark Hive 的主要目标是提供高性能的数据处理和查询能力,同时保持
原创 2023-08-10 04:37:14
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Hive是目前大数据领域,事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的,但是由于MapReduce速度实在比较慢,因此这两年,陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL,Hive On Tez,Hive On Spark等。Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源,包括Hive、JSON、Parq
转载 2023-07-14 22:44:47
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# 如何搭建Idea Spark HIVE开发环境 ## 引言 作为一名经验丰富的开发者,你肯定有很多自己的开发环境配置经验。而现在有一位刚入行的小白不知道怎么搭建Idea Spark HIVE开发环境,你需要教会他。本文将以详细的步骤和代码示例来指导他完成这个任务。 ## 整件事情的流程 下面的表格展示了搭建Idea Spark HIVE开发环境的整个流程。请按照流程一步步操作。 ``
原创 2023-12-09 09:54:08
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<一>Hive on Spark运行环境搭建楔子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
转载 2023-08-29 13:56:18
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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HiveSpark的普及
转载 2023-08-04 23:24:57
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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
转载 2024-02-20 13:58:40
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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
转载 2023-07-04 14:26:55
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我们都知道,hive默认的计算引擎是mr,但是mr计算依赖于磁盘,导致计
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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 SparkHive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
转载 2023-08-12 10:04:48
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Spark SQL也公布了很久,今天写了个程序来看下Spark SQ
原创 2023-07-26 11:39:40
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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
转载 2023-08-29 13:58:23
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目录一、Spark on HiveHive 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、
转载 2023-07-12 09:39:06
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背景:Hive版本:1.2.1,Spark 版本:2.3.0, 实时程序逻辑比较简单,从 Kafka 消费数据,写到 Hive 表。数据量级上亿,SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积,即大量任务处于 Queued 状态,卡在了某个 job,最长延迟时间为 1.7 h。查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该
Spark读取Hive数据的方式主要有两种:1、通过访问hive metastore的方式,这种方式通过访问hive的metastore元数据的方式获取表结构信息和该表数据所存放的HDFS路径,这种方式的特点是效率高、数据吞吐量大、使用spark操作起来更加友好。2、通过spark jdbc的方式访问,就是通过链接hiveserver2的方式获取数据,这种方式底层上跟spark
转载 2022-03-04 11:12:00
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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
转载 2023-07-12 22:07:23
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# 使用 Java Spark 读取 Hive 数据 在大数据领域,Apache Spark 与 Apache Hive 是常用的技术栈。Spark 提供了高效的分布式计算能力,而 Hive 则用于数据仓库。本文将指导你使用 Java Spark 来读取 Hive 数据,以下是整个流程。 ## 流程概述 | 步骤 | 描述
原创 7月前
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# 实现Java Spark Kerberos Hive的步骤 ## 1. 简介 在这篇文章中,我将教会你如何实现"Java Spark Kerberos Hive"。以下是整个过程的步骤概览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1. 安装Kerberos | 配置Kerberos环境 | | 2. 配置Hadoop | 配置Hadoop以支持Kerberos | | 3
原创 2023-11-25 03:13:10
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# 从Spark SQL到Hive Java:大数据世界的数据处理技术 在当今互联网时代,数据已经成为了各行各业的核心资源。大数据技术的发展为企业提供了更多的机会和挑战,如何高效地处理和分析海量数据已经成为了企业面临的重要问题。在大数据处理领域,Spark SQL和Hive Java是两个非常重要的技术。 ## Spark SQL简介 Spark SQL是Apache Spark项目的一个组
原创 2024-06-29 06:03:46
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文章目录Spark是什么DAG有向无环图spark环境搭建Spark开发pyspark使用pythonSpark初始化创建RDD数据的读取和保存文本文件Json文件RDD的转换操作RDD的行动操作集合操作mysql读取 Spark是什么整个Hadoop生态圈分为分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce以及资源调度框架Yarn。但是随着时代的发展,MapReduce其高强度的磁盘IO、网
转载 2023-08-11 15:18:04
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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
转载 2024-08-16 13:11:36
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