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
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2023-08-29 13:55:18
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Presto是什么? Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Ca
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2024-01-20 22:02:30
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在大数据生态系统中，Apache Spark 与 ClickHouse 的结合使用已经越来越受到欢迎。这种组合能够处理海量数据，并快速提供实时分析。在这篇文章中，我将向您详细展示如何将 Spark 和 ClickHouse 结合使用的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足运行要求。以下是您需要的硬件
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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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
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2024-01-23 21:29:39
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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
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2023-05-31 13:13:56
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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
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2023-08-30 11:41:47
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# 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
首先去这个网站下载elasticsearch-hadoop-2.0.2.jar可以用maven下载<dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch-hadoop</artifactId><version>2.0.2</ver
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2017-01-21 11:02:17
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1 hbase到hive的使用: 相当于从hive上创建一个外表，快捷引用到hbase表，这么做能利用上hive的sql查询能力，方便查询hbase
原创
2023-04-21 00:30:01
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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
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2023-09-14 13:41:33
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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
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2023-09-01 18:32:11
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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。
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2023-07-12 10:37:35
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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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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
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## 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
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## 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
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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
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# 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
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