在今天的数据处理世界中，Apache Spark 和 Apache Hive 的结合在大数据分析中扮演了重要角色。它们的搭配利用各自的优势，形成了一种强大的数据处理解决方案。接下来，我们将深入探索“Spark on Hive”的适用场景，以及它们如何协同工作来优化数据分析流程。
## 背景定位
首先，值得一提的是，Spark 和 Hive 各自的定位：
- **Apache Spark**：
hive概述简介Facebook开源的用于解决海量结构化数据的数据分析框架基于Hadoop的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能
使用HQL作为查询接口使用HDFS存储用MapReduce计算（现可支持多种计算框架）本质：将HQL转化成MapReduce程序优点使用类SQL语法，使用门槛降低统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据灵活、易扩展
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2023-08-30 19:32:03
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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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# ClickHouse和Hive的适用场景分析及实现方法
## 1. 流程概述
首先我们需要了解ClickHouse和Hive的适用场景，然后通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建ClickHouse数据库 |
| 2 | 创建Hive表，并导入数据 |
| 3 | 在ClickHouse中查询Hive数据 |
## 2. 具体步骤
原创
2024-07-11 04:38:48
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原创
2024-07-25 16:12:02
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1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
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来源：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626作者:有点文大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发...
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2021-06-10 19:46:33
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来源：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626作者:有点文大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发...
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2021-06-10 21:30:58
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HBase可以认为是一种类似于数据库的存储层，并且HBase是一种列式的分布式数据库（由谷歌当年的BigTable论文而生），也就是说HBase适用于结构化的存储。注意HBase底层依然依赖HDFS来作为其物理存储，这与Hive类似 。Hive和HBbase的区别Hive的适用场景：Hive适用于对一段时间内的数据进行分析查询（适用于非实时的查询，它的结果需要很长时间才返回结果）Hive一般只要有
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2023-09-26 18:44:27
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一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
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2023-08-26 09:16:29
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1.volatile最适用一个线程写，多个线程读的场合。
如果有多个线程并发写操作，仍然需要使用锁或者线程安全的容器或者原子变量来代替。(摘自Netty权威指南)
疑问：如果只是赋值的原子操作，是否可以多个线程写？(答案：可以，但是一般没有这样的必要，即没有这样的应用场景)
最经典的使用案例：
volatile boolean shutdownRequested;
...
p
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2015-01-01 21:28:00
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OSPF是一种用于在IP网络中自适应地学习和交换路由信息的协议。它是一种开放式的链路状态路由协议，被广泛应用于各种网络环境中。OSPF适用于何种场景呢？下面我们会详细介绍一些OSPF适用的场景。
首先，OSPF适用于大型企业网络。在大型企业网络中，往往存在着复杂的网络拓扑结构和大量的路由器。OSPF支持多种路由器类型和网络类型，可以很好地应对企业网络中的复杂路由需求。通过OSPF协议，企业网络管
原创
2024-03-07 12:09:51
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在最近的开发和之前的的使用中，我们一般面对需要适应多端的项目或者需要移动端多设备的适应，都可能会引入rem，em这样的单位。如果你要着手一个以上类似的项目，我们也同样建议使用rem或者干脆引入框架，等到你分析框架时，你会发现，有些成熟的框架也是借助rem来解决不同的屏幕大小带来的适应问题。接下来我们就简单的阐述一下我最近在项目中如何使用rem：首先我们要明确，为什么要使用rem，那我们要先从rem
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2024-10-12 11:40:24
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Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。
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2021-08-10 10:18:45
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Ajax适用场景 1.表单驱动的交互 传统的表单提交，在文本框输入内容后，点击按钮，后台处理完毕后，页面刷新，再回头检查是否刷新结果正确。使用Ajax，在点击sunmit按钮后，立刻进行异步处理，并在页面上快速显示了更新后的结果，这里没有整个页面刷新的问题。 2.深层次的树的导航 深层次的级联菜单（树）的遍历是一项非常复杂的任务，使用JavaScript来控制显示逻辑，使用Ajax延迟
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2023-05-25 15:50:14
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# NoSQL适用场景详解
NoSQL（Not Only SQL）数据库在近年来受到了越来越多的关注。与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库在处理大规模数据、非结构化数据以及高并发请求等方面表现优异。本文将探讨NoSQL的几个主要适用场景，并提供相关代码示例。
## 1. 大数据存储
面对海量的数据存储需求，NoSQL数据库提供了分布式架构，支持横向扩展。例如，MongoDB是一款文档存
原创
2024-10-11 07:58:28
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本文主要谈及了服务互通开放典型问题，也介绍了企业业务能力API化，着重说明了云服务总线CSB的服务处理过程，最后概括了综合场景。以下为精彩内容整理：云服务总线CSB与ESB有什么关系呢？CSB就是互联网以及云计算场景下的企业服务总线，但重点不同，CSB真正要做的是能力开放平台，无论是ESB还是CSB，它们都是要实现系统之间的服务互通。 服务互通开放典型问题服务协议和接口差异：举个例子，如
# SparkMllib适用场景及示例
## 什么是Spark MLlib?
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理和机器学习任务。Spark MLlib是Spark的一个机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法，可以用来构建和训练机器学习模型。
## SparkMllib适用场景
Spark MLlib适用于大规模数据集上的机器学习任务，特别是
原创
2024-07-07 03:35:02
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MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。对于需要复杂 SQL 查询的问题。MongoDB是不太适合的，在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库，关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点，应该根据实际场景合理选择数据库...
原创
2022-07-04 09:23:39
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简短介绍下Spark几个关键词：快速，通用，集群计算平台Spark扩展了MapReduce计算模型，且支持更多计算模式，包含：交互式查询流处理这里的交互式，不是简单的我们生活中理解的与设备的交互。它的深意是：对于大规模数据集的处理，速度够快。只有速度够快，才能实现交互式操作。前文提到的，基于内存的数据定义，Spark可以在内存中进行计算。其实，即使不在内存中计算，放在磁盘上，Spark也有很高的性
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2023-08-10 11:28:20
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