# 优化Hive与Spark性能的指南
Hive和Spark都是大数据处理的核心技术，是现代数据湖和数据仓库的中坚力量。为了实现最佳性能，我们需要对Hive和Spark进行有效的整合。本文将通过步骤流程、代码示例及图示，帮助初学者实现Hive和Spark的高性能处理。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程的步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# Docker设置HiveSpark引擎
## 引言
Docker是一种轻量级的容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中。HiveSpark引擎是基于Apache Spark的分布式计算框架，用于大规模数据处理和分析。本文将介绍如何使用Docker设置HiveSpark引擎，从而帮助开发者更好地管理和运行Spark作业。
## 流程概述
下面是使用Docker设置Hive
原创
2023-12-27 04:28:43
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# HiveSpark的性能压测
在大数据领域，Hive和Spark都是非常重要的工具。Hive通常用于数据仓库，而Spark则是一个强大的数据处理引擎。在实际应用中，如何评估和提升Hive与Spark的性能，是每个大数据工程师需要面对的挑战。本文将讨论HiveSpark的性能压测，并通过代码示例和图表来具体阐述这一过程。
## 1. 性能压测的意义
性能压测的主要目的是评估系统在特定条件下
学习参考这篇文章：http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用于分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家
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2024-09-13 13:28:54
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直接罗列我碰到的问题和我的处理方式，有更好的方式希望能评论告知，互相成长。1、取消hive on spark，取消mr，使用hive on tez（1）hive on spark，hive底层使用hivesql转化成sparksql，调用俩种driver使用spark引擎来查询hive数据。本身没什么问题，但需要注意一定要使用官网推荐的版本依赖，否则会出现不可控问题。例如：用了半年多，突然就卡顿的
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2023-11-04 13:24:08
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SparkSQL代码方式整合Hive 由于SparkSQL兼容Spark, 所以我们可以用代码的方式来整合Hive。1.添加Spark整合Hive的依赖如果要通过Spark代码的方式整合Hive就要添加hive对spark支持的依赖包(在pom.xml中)：org.apache.sparkspark-hive_2.12${spark.version}2.代码层面创建SparkSession
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2024-02-20 11:29:14
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Hive性能调优一 Hive性能调优工具 - EXPLAIN二 Hive性能调优工具 - ANALYZE三 Hive优化设计四 Job优化 - 本地模式(强烈推荐)五 Job优化 - JVM重用（JVM Reuse）六 Job优化 - 并行执行七 查询优化八 压缩算法 一 Hive性能调优工具 - EXPLAINEXPLAIN：显示查询语句的执行计划，但不运行语法EXPLAIN [EXTENDE
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2023-12-27 09:58:51
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宏观的性能测试包含很多的测试方法，而平常说的性能测试是指验收性能测试，性能测试大概分以下几个方法：验收性能测试（acceptance performance testing）：目的是验证系统宣称具有的能力，有确定的用户场景及相关性能指标。如保证100个用户同时新增某业务，响应以及页面加载总时间不超过2s。负载测试（load testing）：目的是找到系统处理能力极限，用于了解系统的性能容量或配合
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2023-11-02 00:38:11
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分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)
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2024-04-08 22:23:51
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文章目录大数据体系概览（Spark的地位）什么是Spark？Spark的介绍Spark整体架构Spark的特点Spark SQL VS HiveSpark Streaming VS Storm大数据体系概览（Spark的地位）什么是Spark？Spark的介绍Spark整体架构Spark的特点Spark SQL VS HiveSpark Streaming VS St...
原创
2021-06-01 12:13:53
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文章目录Compatibility with Apache HiveDeploying in Existing Hive WarehousesSupported Hive FeaturesUnsupported Hive FunctionalityIncompatible Hive UDF Compatibility with Apache HiveSpark SQL 旨在与 Hive Meta
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2024-01-11 19:48:46
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目录1.内嵌的HIVE2.集成外部的Hivespark-shellIdea开发中FAQ1.内嵌的HIVE如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$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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文章目录Spark简介spark特点Spark与MapReduceSpark体系Spark核心概念RDDRDD的依赖关系RDD的Stage划分RDD的算子Spark的任务调度Spark on Yarn-clientSpark on Yarn-clusterSpark SQL概述DatasetRDD与datasetSpark SQL vs HiveSpark StreamingSpark Stre
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2024-10-08 09:16:53
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目录Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别Hive查询流程及原理Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢Hive On Spark优化Hive元数据库的功能Hive开启MetaStore服务Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别Spark on hiveSpark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是
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2023-06-26 22:33:04
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Spark 的学习笔记 文章目录Spark 的学习笔记1. 概述Spark 优势及特点优秀的数据模型和丰富计算抽象Spark 生态圈Spark 特点Spark 与 HadoopSpark与MRSpark Streaming与StormSpark SQL与HiveSpark 运行模式2. 快速入门使用 Spark Shell 进行交互式分析基础Dataset 上的更多操作缓存独立的应用3. Spar
文章目录前言Spark和HiveSpark SQL能替代Hive吗？Spark SQL访问仓库DataFrame、DataSet、RDD有什么区别Parquet数据格式DataFrame API介绍创建DataFrame1.结构化数据创建DataFrame2.外部数据库创建DataFrame3.基于RDD创建DataFrame4. 基于Hive表创建DataFrameDF常用查询方法 前言Spa
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2023-10-27 22:40:12
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文章目录概述内嵌的Hive使用外部的Hivespark-shell使用外部的HiveIdea中连接外部的Hive配置 Spark beeline可能遇到的问题 概述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 Hi
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2024-03-03 22:50:54
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HDP3，spark2.3.2配置外置hivespark中有内置的hive，如果要使用外置的hive就需要进行配置：将/hive/conf中将hive-site.xml拷贝到spark conf/目录下。将mysql驱动拷贝到spark jar/目录下将hdfs下的core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到spark conf/目录下修改配置：登录 Ambari 界面，到 Spa
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2023-06-15 19:13:46
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Spark SQL支持读写HiveSpark SQL还支持读取和写入存储在Apache Hive中的数据。然而，由于Hive有大量依赖项，这些依赖项不包括在默认的Spark发行版中，如果在classpath上配置了这些Hive依赖项，Spark就会自动加载它们。需要注意的是，这些Hive依赖项必须出现在所有Worker节点上，因为它们需要访问Hive序列化和反序列化库（SerDes），以便访问存储
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2023-08-24 12:56:04
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1.Spark框架概述Apache Spark时用于大规模数据处理的统一分析引擎Spark相对于Hadoop有着巨大的优势，但Spark并不能完全替代Hadoop在计算层面，Spark相较于MR有着巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR框架，比如HiveSpark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MR）也有存储（HDFS）和资源调度（YARN），HDFS和YARN仍是许多大数据体系
