简介之前有写过hive on spark的一个文档，hive版本为2.0，spark版本为1.5。spark升级到2.0后，性能有所提升，程序文件的编排也和之前不一样，这里再更新一个最新的部署方式。 spark2.0引入了spark session的概念，创建一个spark任务和之前也不一样，之前版本的hive并不能兼容spark2.0，所以推荐使用hive2.3以后的版本。安装步骤可参考官网h
转载
2023-08-29 13:55:18
118阅读
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
转载
2023-05-22 16:38:35
391阅读
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Parquet、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Spark作业。本文就是来介绍如何通过Spark SQL来读取
转载
2024-01-23 21:29:39
67阅读
本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行。1.下载Spark;
2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机；
3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/
4.
1）配置Spark环境变量；
2）配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi sp
转载
2023-05-31 13:13:56
142阅读
Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
转载
2023-08-30 11:41:47
167阅读
# Spark on Hive使用指南
在大数据生态系统中，Apache Hive 和 Apache Spark 都扮演着重要的角色。Hive提供了一种SQL-like的查询语言（HiveQL），方便数据分析，尤其是在处理大型数据集时。而Spark则是一个强大的分布式计算框架，在内存计算方面表现卓越，提高了数据处理速度。将Spark与Hive结合使用，可以有效地进行复杂的数据处理任务。本文将介绍
背 景Hive原生态的计算引擎室MapReduce，由于MapReduce的需要大量的和磁盘交互，离线T+1还勉强可用，如果要即时查询，那简直是等的花都快谢了； 那有没有代替底层引擎的方式呢？答案显然是有的，其实目前MapReduce基本已经淘汰了，取而代之的有Apache Tez，Spark，Impala，以及目前如火如荼的Flink； 这里就不一一介绍了，介绍一个目前还比较通用的spa
转载
2023-09-01 18:32:11
93阅读
二、Hive and SparkSQL 其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件SQLContext
转载
2023-09-14 13:41:33
315阅读
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
转载
2023-09-20 06:31:49
171阅读
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。
转载
2023-07-12 10:37:35
361阅读
使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2021-05-31 17:37:27
341阅读
## 从Hive启动Spark
在大数据处理中，将Hive与Spark结合使用是一种常见的方式。Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop的文件系统中，而Spark是一个快速、通用的集群计算系统。通过将两者结合使用，可以实现更高效的数据处理和分析。
### Hive与Spark的结合
在使用Hive时，我们可以通过配置来启动Spark，以便在Hive中运行Spark作业。
原创
2024-03-12 03:32:25
117阅读
## 使用Spark引擎实现Hive
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Spark引擎来实现Hive。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | -------- |
| 1 | 安装Hive |
| 2 | 安装Spark|
| 3 | 配置Hive |
| 4 | 配置Spark|
| 5 | 启动Hive |
| 6
原创
2024-01-07 04:44:18
200阅读
使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2022-02-15 14:35:58
200阅读
# Hive使用Spark引擎
 --> B(创建Hive表)
B --> C(加载数据)
C -->
原创
2024-03-28 07:41:06
63阅读
Spark 从Hive中读取数据2018-7-25作者: 张子阳分类: 大数据处理在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由
转载
2023-09-25 12:42:05
69阅读
文章目录内置Hive外部的 Hive代码操作 Hive运行 Spark SQL CLI运行 Spark beeline 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
转载
2023-06-19 07:00:53
151阅读
软件环境:linux系统: CentOS6.7
Hadoop版本: 2.6.5
zookeeper版本: 3.4.8主机配置:一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos192.168.179.201: m1
192.168.179.202: m2
192.168.179.203: m3
m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, Reso
转载
2024-07-18 14:40:14
699阅读
Spark最主要资源管理方式按排名为Hadoop Yarn, Apache Standalone 和Mesos。此次使用的yarn模式部署。spark操作hive创建任务，需要将此任务提交。在经过多日查找资料和测试发现多数是提交本地，少有提交到远程yarn集群。发现提交到远程集群的是使用 Standalone模式部署的，这种模式可以指定ip及端口。因此在此次开发中是没有使用java程序提交spar
转载
2023-09-20 06:22:55
84阅读
