hive on Spark一. 配置1. hive 回顾1.1 hive简介1.2 yum 设置 & 命令（Centos7）1.3 hive 安装1.5 注意问题1.6 hive测试1.7 spark配置1.8 读取hive数据二. hive三种模式1、内嵌Derby方式2.Local方式3.Remote方式 (远程模式)三. spark sql 远程连接（thriftserver --
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2023-12-04 17:46:04
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摘要：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。作者：dayu_dls 。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。Spark可以连接多种数据源，然后使用
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2023-09-13 08:33:36
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# Spark Hive原理详解
## 简介
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了数据存储、查询和分析的功能。在Hive中，数据以表的形式进行组织，并使用类似于SQL的查询语言进行操作。而Spark是一个快速通用的集群计算系统，提供了高效的分布式数据处理能力。Spark Hive将这两个工具结合起来，使Spark可以直接操作Hive中的数据，并进行分析和处理。
原创
2023-10-27 12:45:38
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一、概述1.什么是spark streaming Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. 中文的简明介绍如下： Spa
学习大数据不可避免地会用到Hadoop、Hive、Spark等内容，也很有必要去归类、整理和比较它们之间的异同与关系。无论是Hadoop还是Spark或是其他大数据处理工具，归根结底还是要面向大数据的四个核心问题。 1.数据的存储（big data storage），海量数据需要处理和分析，但前提是要进行有效的存储。稍后会提到Hadoop（HDFS）分布式文件系统对超大数据集的容错性问题。 2.数
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2023-07-12 11:13:33
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3.1 Hive环境搭建3.1.1 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。3.
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2023-11-15 19:52:12
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1、Hive on Spark基本原理 1.1 运行模式 在之前的Hive on Spark原理的文档中已经对Hive on Spark 的运行流程进行了分析： Hive on Spark支持两种运行模式，本地（local）和远程（remote）： 当用户把Spark Master URL设置为local时，采用本地模式；其余情况采用远程模式。本地模式下，SparkContext与客户端运
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2023-11-08 23:25:38
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SparkSQL和Hive的整合，是一种比较常见的关联处理方式，SparkSQL加载Hive中的数据进行业务处理，同时将计算结果落地回Hive中。exampleidea新建项目,并把hive-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml文件下载到Resources文件夹下.读取数据object HiveDemo extends App{
private val se
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2023-08-20 13:45:17
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spark 读取hive中的数据scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
scala> val hiveContext = new HiveContext(sc)
//hive中的feigu数据库中表stud_info
scala>
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2023-08-29 13:57:06
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Hive on Spark源码分析（一）—— SparkTaskHive on Spark源码分析（二）—— SparkSession与HiveSparkClientHive on Spark源码分析（三）—— SparkClilent与SparkClientImpl（上）Hive on Spark源码分析（四）—— SparkClilent与SparkClientImpl（下）Hive on
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2023-11-16 12:24:19
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Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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SparkSQL运行原理 1.SparkSQL的运行简化流程进行DataFrame|Dataset|SQL编程;Spark会将编写的代码转换并生成一个逻辑计划;Spark会将此逻辑计算转换生成一个重计划，同时在底层以执行的代码进行优化；Spark将这个优化了的物理计划提交到集群上执行，底层上是基于RDD的操作；2.SparkSQL核心组件SparkSQL是Spark的核心模块之一，通过查看
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2023-10-11 10:48:37
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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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
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2023-07-20 19:06:31
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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．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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# 使用Spark读取HBase外部表Hive的原理与实现
在大数据生态中，Spark和HBase的结合使用十分广泛，特别是在处理大规模数据时。本文将以简明扼要的方式介绍如何通过Spark读取HBase外部表Hive的实现原理，以及具体的步骤与示例代码。
## 流程概述
我们可以将整个流程分为几个步骤，具体如下：
| **步骤** | **描述**
原创
2024-09-15 04:57:25
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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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