搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
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2023-07-14 11:36:42
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1. hadoop和spark的shuffle联系两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是DAG中下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer以内存作缓冲区，边 shuffle 边
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2023-07-12 22:09:34
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hadoop和Spark是两种不同的大数据生态系统，Hadoop框架比较侧重离线大批量计算，而spark框架则侧重于内存和实时计算。在这些基础上，衍生出了一些常用的附属组件，比如Hadoop生态下的HBASE、hive、HDFS等，HDFS可用于数据存储，MR可用于分布式计算框架。同样，在spark的基础上也衍生出了很多组件，比如spark streaming、spark SQL、mllib等。其
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2023-07-13 16:30:57
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在实际生产环境中已经形成了离线以Hive为主，Spark为辅, 实时处理用Flink的大数据架构体系及Impala, Es，Kylin等应用查询引擎但是有很多学习Spark的程序员普遍认为Spark必然会替代Hive成为新的一代大数据仓库标准同时，培训市场也出现了Hive已经落后，学习大数据只要学习Spark相关言论但结合实际工作的情况来看，这类说法和实际情况并不相符，本文针对数据仓库的几个重要特
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2023-08-18 23:08:46
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Hive on MapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive：hive介绍，实际的一些操作可以看这篇笔记：新手的Hive指南，至于还有兴趣看Hive优化方法可以看看我总结的这篇Hive性能优化上的一些总结Hive on Mapreduce执行流程执行流程详细解析Step 1：UI(user interface) 调用 executeQuery 接口，发送 HQL 查询语
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2024-08-14 22:06:29
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Impala 技术点梳理 Impala优点: 实时性查询 计算的中间结果不写入磁盘缺点: 对于内存的依赖过于严重，内存溢出直接导致技术任务的失败 不支持UDF，不支持UPDATE/DELTE操作，不支持同一SELECT中多个DISTINCT即在内存不足时将数据存入磁盘进行计算。这是在Impala 1.4 for CDH4、CDH5.1开始支持的功能，以增加了磁盘IO，延长了运算时间为代价，避免了内
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2024-06-04 23:39:41
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# Spark与Hive配置详解
Apache Spark和Apache Hive是大数据处理中常用的两个工具，Spark是一个快速、通用的集群计算系统，而Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。在实际应用中，往往需要将Spark与Hive进行整合，以充分发挥它们的优势。本文将详细介绍如何配置Spark与Hive，并提供代码示例进行演示。
## 环境准备
在配置Spark与Hive之前，首
原创
2024-05-18 04:18:12
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文章目录1 概念阐述1.1 Spark中支持的数据类型1.2 Spark中的基本类型与Python数据类型、Hive表数据类型的对应关系1.3 Hive中数字类型各自的表示范围2 分类型介绍每种数据类型的详情2.1 数字类型(ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType)2.1.1 PySpark
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2023-08-10 20:30:45
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spark整合hive就是让hive运行在spark上面，其实跟hive没有太大的关系，就是使用了hive的标准（HQL，元数据库，UDF，序列化，反序列化机制）hive原来的计算模型是MR，将计算结果写入到HDFS中，有点慢，而spark整合hive是让hive运行在spark集群上面，使用spark中的RDD（DataFrame），这样速度很快。下面来说一下这个元数据： 真正要计算的数据是保存
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2023-07-20 19:39:17
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目录 一：Spark SQL 与 Hive On Spark的区别二：Hive的基本工作原理三：Hive On Spark的计算原理四：Hive On Spark的优化点五：RPC了解一：Spark SQL 与 Hive On Spark的区别 Spark SQL是Spark是Spark的一个项目。 研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、
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2023-08-02 11:22:14
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第一眼spark安装文件夹lib\spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar\org\apache\spark\sql下有没有hive文件夹，假设没有的话先下载支持hive版的spark。安装mysqllsb_release -a 查看虚拟机版本号http://dev....
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2015-09-23 11:04:00
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2评论
Spark on Hive
原创
精选
2023-10-17 16:18:36
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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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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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我们都知道，hive默认的计算引擎是mr,但是mr计算依赖于磁盘，导致计
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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目录一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别1）Spark on Hive2）Hive on Spark（本章实现）二、Hive on Spark实现1）先下载hive源码包查看spark版本2）下载spark3）解压编译4）解压5）把spark jar包上传到HDFS6）打包spark jar包并上传到HDFS7）配置1、配置spark-defaults.conf2、
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2023-07-12 09:39:06
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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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```pythonhive 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
原创
2022-07-18 15:38:01
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Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术，大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。 在单机数据管理系统时代，一台服务器上可以满足数据存储的需求，计算也不会遇到什么瓶颈，数据处理都是IO密集型的，不是CPU密集型的，也谈不上什么分布式系统
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2024-10-12 11:23:39
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