准备1. spark已经安装完毕2. spark运行在local mode或local-cluster modelocal-cluster modelocal-cluster模式也称为伪分布式，可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell [1,2,1024] 分别表
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2024-09-17 16:04:43
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1 Hive SQL &Spark SQL这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/Ship_of_TheseusSpark最开始打包的
Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不是非常令人满意。由于
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2024-07-05 11:44:58
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在使用 Beeline 连接 Apache Hive 查询时，可能会遇到一个需求，就是如何在 Beeline 中通过 `set` 指令指定 Spark 引擎。解决这个问题，不仅能提高查询的灵活性，还能在不同的计算环境中发挥更大的作用。接下来，我们将详细记录这个过程。
### 环境配置
在开始之前，请确保你已安装以下所需软件和版本：
| 软件 | 版本 |
|---
一、摘要现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的 …二、分析现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究
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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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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到 Apache Spark 的github 页面内点击 fork 按钮你的github帐户中会出现 spark 这个项目本地电脑上， 使用git clone [你的 spark repository 的 github 地址]
例如：
git clone git@github.com:gchen/spark.git
git clone [你的 spark repository 的 github 地
# Hive使用Spark引擎
调度1.2 Driver启动之Master执行launchDriver()1.3 Driver启动之Worker接收消息1.4 Driver启动之Worker启动Driver1. 执行DriverRunner.start()来启动driver：2. 执行prepareAndRunDriver()3.
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2024-01-05 19:12:14
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前几天在做大数据的期中作业，老师给了我们一堆表（几十kb到几百mb不等），要我们去分析一点东西出来写成报告。我本以为要用自己的电脑做，正准备去装环境，老师突然说可以把他们实验室的容器暴露给我们， 诶嘿，不用配环境了，舒服呀~ 好了，不多废话，下面进入正题。1、spark与pysparkspark是在内存上进行计算的，效率非常高。spark的编程语言是scala，pyspark的编程语言是pytho
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2023-08-26 22:48:43
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一、简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。二、特点1.高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所
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2023-11-23 15:47:11
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Hive现有支持的执行引擎有mr和tez，默认的执行引擎是mr，Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎，让hive能跑在spark之上；在执行hive ql脚本之前指定执行引擎、spark.home、spark.master set hive.execution.engine=spark;
set spark.home=/home/spark/app/spark-1.3.
# 使用Hive SQL与Spark引擎进行数据处理
在大数据处理领域，Hive是一个常用的数据仓库工具，可以用来查询和分析存储在Hadoop集群上的大规模数据。而Spark是一个快速、通用的集群计算引擎，支持数据流处理、机器学习等任务。当将Hive SQL与Spark引擎结合起来使用时，可以充分发挥两者的优势，实现更高效的数据处理。
## 为什么要使用Hive SQL与Spark引擎？
H
原创
2024-06-07 04:46:54
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# Spark计算引擎如何使用
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，能够高效地进行数据处理和分析。它广泛应用于大数据处理领域，提供了简单易用的API，可以用在多种编程语言中，例如Scala、Python、Java和R。在这篇文章中，我们将会详细探讨如何使用Spark计算引擎，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解其工作原理。
## Spark计算引擎的基本概念
在深入使用
Hive on Spark VS Spark on Hive两者概述Hive on SparkHive 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
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2023-12-04 20:53:12
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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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今天主要分析的是spark的YarnCluster模式下的提交任务的源码，那么我们先看一下流程图 开始啃源码吧，为了啃源码更高效，希望大家把这张流程图搭配着一起看，可以时刻知道现在到哪一步了。正式开始源码分析Spark-submit命令说到提交任务，不管是什么spark的哪种运行模式，提交任务的命令都少不了Spark-submit，下面以提交wordCount的项目的命令为例：bin/spark-
# Spark Set：理解与应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。在 Spark 的 API 中，使用 Set 数据结构可以帮助我们处理唯一的元素集合。本文将深入探讨 Spark Set 及其应用，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是 Set？
在编程中，Set（集合）是一种不允许重复元素数据结构。在 Spark 中，Set 的
