7.5 访问 Hive导读整合 SparkSQL 和 Hive, 使用 Hive 的 MetaStore 元信息库使用 SparkSQL 查询 Hive 表案例, 使用常见 HiveSQL写入内容到 Hive 表7.5.1 SparkSQL 整合 Hive导读
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2023-08-29 16:57:27
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# Hive on Spark 编译
在大数据处理领域，Hive 是一个常用的数据仓库工具，而 Spark 则是一个快速的大数据处理引擎。将 Hive 与 Spark 结合使用，可以充分利用 Spark 的优势来加速 Hive 查询。本文将介绍如何编译 Hive，使其能够在 Spark 上运行。
## 为什么选择 Hive on Spark
Hive on Spark 的主要优势在于 Spa
原创
2024-04-03 04:56:12
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Hive引擎替换为Spark（Hive on Spark）1、背景2、Hive引擎选择3、三种引擎如何切换引擎？4、hive on spark配置集群模式5、hive on spark参数调优6、结束语 1、背景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
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2023-08-18 22:30:56
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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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相信任何学习Hive的童鞋都这么听过：Hive将类SQL语句解析为MR作业执行，但是有一点，在执行下面语句时，出于效率考虑，Hive不会将其转为MR程序执行，而是直接读取table对应的存储目录下的文件，然后输出格式化后的内容到控制台上。1. 选择全部
select * from table [limit xx]
2. where中的字段为分区字段时
select * from table
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2023-07-13 20:52:44
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1.环境准备1.1 版本选择序号bigdata-001bigdata-002bigdata-003bigdata-004bigdata-005MySQL-8.0.31mysqlDataxDataxDataxDataxDataxDataxSpark-3.3.1SparkSparkSparkSparkSparkHive-3.1.3HiveHive1.2 主要组件官网hive官网： https://hi
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．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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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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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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maven：3.3.9 jdk:java version "1.8.0_51"spark:spark-1.6.1.tgzscala:2.11.7如果scala版本是2.11.x，执行如下脚本./dev/change-scala-version.sh 2.11spark默认情况下用scala的2.10.5编译编译命令如下：mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhad
原创
2016-05-31 09:19:25
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# 实现"spark3编译支持hive3"的步骤
## 流程概述
为了实现"spark3编译支持hive3"，需要按照以下步骤进行操作。首先需要下载Spark源代码，然后修改编译配置文件，接着编译Spark源代码，并将生成的jar包添加到Hive的lib目录下。最后，重新启动Hive服务，即可完成编译支持。
## 操作步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下
原创
2024-05-11 07:19:54
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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
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2023-07-12 22:07:23
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来源：明哥的IT笔记 大家好，今天看到明哥分享一个某业务系统的线上 hive on spark 作业在高并发下频现作业失败问题的原因分析和解决方法，希望对大家有所帮助。01 问题现象某业务系统中，HIVE SQL 以 hive on spark 模式运行在 yarn上指定的资源队列下，在业务高峰期发现部分 SQL 会报错，但重试有时又能够成功。作业具体报错信息，和示例截图如下
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2024-02-03 08:47:42
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一、SparkSQL结合hive1.首先通过官网查看与hive匹配的版本 这里可以看到是1.2.12.与hive结合 spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。3.hive安装与配置 略，之前已经安装4.spark配置
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2023-05-22 16:38:35
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问题描述集群默认计算引擎是 hive ，这两天自己试了一下 hive on spark 发现一个奇怪现象，首先 hive 引擎中文做简单查询或者聚合查询都正常，使用 spark 引擎简单查一个表的中文字段也没事，但是只要对 中文字段进行 group by 操作就乱码了问题解决在开启 spark session 后 加两个设置就好了set spark.executor.extraJavaOption
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2023-06-17 20:07:35
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公司的系统想要转型，由我和项目经理两个人来完成从传统的数据库向HIVE+HADOOP_+SPARK，用以满足日益膨胀的大量数据。 对于将数据存储在Hive，进行了以下的优化: 1,Hive的引擎目前为止有三种，分别为MR,TEZ,SPRAK.由于公司用的是Hive1.2.1,spark是 老版本1.6.2,我查了hive on spark 的网页后发现这个hive version 不支持我目前
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2023-12-11 23:06:29
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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） 将hive-site.xml拷贝到${SPARK
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2024-02-20 10:53:54
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1. hadoop和spark的shuffle联系两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是DAG中下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer以内存作缓冲区，边 shuffle 边
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2023-07-12 22:09:34
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