一：介绍1.在spark编译时支持hive 2.默认的db 当Spark在编译的时候给定了hive的支持参数，但是没有配置和hive的集成，此时默认使用hive自带的元数据管理:Derby数据库。 二：具体集成 1.将hive的配合文件hive-site.xml添加到spark应用的classpath中（相当于拷贝） 将hive-site.xml拷贝到${SPARK
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2024-02-20 10:53:54
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6-7,使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。如果使用pyspark的话会比较简单，只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。但工程上为了性能考虑，通常使用的是scala版本的spark。本篇文章我们通过Tenso
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2023-08-25 22:06:09
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一：介绍1.在spark编译时支持hive 2.默认的db 当Spark在编译的时候给定了hive的支持参数，但是没有配置和hive的集成，此时默认使用hive自带的元数据管理:Derby数据库。 二：具体集成 1.将hive的配合文件hive-site.xml添加到spark应用的classpath中（相当于拷贝） 2.第二步集成 根据hive的配置参数hive.metastore.u
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2024-06-04 07:23:17
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一、Hive配置（一）、简介 一般的公司都会有自己的数据仓库，而大多数都选择的Hive数据仓库，总所周知hive默认使用MapReduce来进行数据操作，MapReduce在计算过程中会涉及数量巨大的网络传输，这需要耗费大量的时间，在计算过程中会反复读写磁盘，极其耗时，因此使用spark来计算可以提高效率，但是之前有很多数据都是通过hive来操作，好在spark可以无缝集成hive，使用hiv
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2023-08-18 22:35:45
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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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# Hive和Spark集成的实现方法
## 简介
在大数据领域，Hive和Spark是两个非常常见的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类SQL语言HQL来进行数据查询和分析。而Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它可以处理大规模数据并提供高效的数据分析能力。将Hive和Spark进行集成可以发挥两者的优势，提升数据处理和分析效率。
## 流程图
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原创
2023-12-22 10:07:18
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# Ambari Hive集成Spark
在大数据领域，Apache Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。而Apache Spark是一个分布式计算框架，可以用于数据处理、机器学习等场景。本文将介绍如何在Ambari中集成Hive和Spark，并进行数据处理。
## Ambari简介
Apache Ambari是一个开源的管理Hadoo
原创
2024-06-29 05:07:18
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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。当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景
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2024-02-04 21:41:55
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目录1.内嵌的HIVE2.集成外部的Hivespark-shellIdea开发中FAQ1.内嵌的HIVE如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse实际使用中, 几乎没有不会使用内置的 Hive2.集成外部的Hivespark-shell① 将Hive的目录
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2023-06-12 20:57:50
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一：介绍 1.在spark编译时支持hive 2.默认的db 当Spark在编译的时候给定了hive的支持参数，但是没有配置和hive的集成，此时默认使用hive自带的元数据管理:Derby数据库。 二：具体集成 1.将hive的配合文件hive-site.xml添加到spark应用的classpa
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2017-03-13 21:14:00
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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Hive和Spark的普及
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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
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2024-02-20 13:58:40
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一、
原创
2022-11-02 15:13:05
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原生spark1.4.0 和hive1.3.0 集成，并对比spark-sql和hive执行效率
原创
2023-05-05 16:37:47
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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
Spark 1.6.0 译者：dlbrant 集群模式概览本文简要描述了Spark在集群中各个组件如何运行。想了解如何在集群中启动Spark应用，请参考application submission guide 。组件Spark应用在集群上运行时，包括了多个独立的进程，这些进程之间通过你的主程序（也叫作驱动器，即：driver）中的SparkContext对象来进行
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2024-08-25 23:35:45
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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
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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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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