简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。架构Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。Spark特点Spark可以部署在YARN上Spark原生支持对HDFS文件系统的访问使用Sc
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2023-08-21 19:56:21
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Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给
原创
精选
2023-03-20 12:24:35
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一、SparkSQL 概述
1.1 SparkSQL是什么
Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。1.2 Hive and SparkSQL 我们之前学习过hive，hive是一个基于had
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2023-08-26 20:48:09
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SparkSQLSparkSQL简介SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark应运而生，但又因为Shark
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2023-07-12 19:02:23
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1.Hive执行过程概览无论Hive Cli还是HiveServer2，一个HQl语句都要经过Driver进行解析和执行，粗略如下图：2.Driver处理的流程HQL解析(生成AST语法树) => 语法分析(得到QueryBlock) => 生成逻辑执行计划(Operator) => 逻辑优化(Logical Optim
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2023-07-12 19:02:48
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文章目录一、Hive 和 SparkSQL二、SparkSQL 的特点三、DataFrame 简介四、DataSet 简介 Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。一、Hive 和 SparkSQLSparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。Hive是早期唯一运行在Had
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2023-07-12 19:03:11
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# 学习 Spark SQL 和 Hive SQL 的完整流程
在现代大数据处理的工作环境中，Spark SQL 和 Hive SQL 是重要的组成部分。Spark SQL 提供了内存计算的能力，而 Hive SQL 是传统的 SQL 查询引擎。了解如何将它们连接使用将对你有很大帮助。本文将通过一个简单的流程来帮助你理解如何实现 Spark SQL 和 Hive SQL 的集成。
## 1.
# Spark SQL与Hive SQL的实现指南
在大数据处理的领域中，Spark SQL和Hive SQL是非常重要的工具，它们允许我们通过SQL查询大规模的数据。对于新手来说，掌握这两者的使用流程非常重要。本文将详细介绍如何实现Spark SQL和Hive SQL，包括每一步的代码示例及注释。同时，我们还将使用Mermaid语法来展示旅程和流程图。
## 整体流程
首先，我们需要明确实
Spark SQL简介一、从Shark说起1、在这之前我们要先理解Hive的工作原理：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言——HiveSQL，用户可以通过HiveSQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveSQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行。2、Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是
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2023-07-12 13:13:49
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文章目录一、Spark SQL概述1.1、Spark SQL是什么？1.2、Hive和Spark SQL1.3、DataFrame与DataSet二、Spark SQL编程2.1、DataFrame2.1.1、创建DataFrame2.1.2、SQL语法2.1.3、DSL语法2.2、Dataset2.2.1、创建DataSet2.2.2、RDD与Dataset互转2.2.3、DataFrame
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2023-08-08 11:01:25
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Hive and SparkSQL的区别Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上 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
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2023-08-18 22:35:55
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文章目录Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系HSQL与普通SQL的区别Hive，HDFS，Hadoop，MapReduce的关系Hadoop和Spark的区别和联系数据类型Hsql函数数组函数字符串函数优化查询 Spark SQL/Hive SQL与SQL的关系SQL：Structured Query Language，用于对关系型数据库进行操作的标准化语言。不同数据库对应不同类型
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2023-07-06 17:23:55
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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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1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
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2023-10-20 10:28:21
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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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SparkUnitFunction：用于获取Spark Session package com.example.unitl import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkUnit { def getLocal(appName: String ...
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2021-07-30 11:01:00
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文章目录简介：使用场景UDFspark UDF源码:语法：实现方法：案例Hive UDF实现步骤案例：UDAFSpark UDAF（User Defined Aggregate Function）Spark UDAF 实现方法：Spark UDAF 实现步骤：案例：继承`UserDefinedAggregateFunction`：继承`Aggregator`Hive UDAF（User Defi
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2023-09-05 21:10:00
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Hive SQL迁移Spark SQL设计方案
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2022-06-06 15:46:16
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大数据体系架构：Spark内存计算与传统MapReduce区别：SparkSQL与Hive的区别:SparkSQL替换的是Hive的查询引擎，Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎，所以SparkSQL暂时并不能完全替代Hive，实际上，在生产环境中，SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询，Spar
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2023-09-20 06:26:32
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Spark sql读写hive需要hive相关的配置，所以一般将hive-site.xml文件放到spark的conf目录下。代码调用都是简单的，关键是源码分析过程，spark是如何与hive交互的。1. 代码调用读取hive代码SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appNam
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2023-06-19 11:07:21
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