Hive数据源实战Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。 使用HiveCo
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2024-05-29 09:51:45
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# 从Spark3 DataFrame写入Hive表的步骤
## 导言
在Spark中，Hive是一个非常有用且流行的数据存储和查询工具。它提供了一种将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统中的方法，并提供了一个用于执行SQL查询的高级语言。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Spark3 DataFrame将数据写入Hive表。
## 流程概述
下面是将数据写入Hive表的整个流程的概述。
原创
2024-02-05 03:33:13
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# 使用Hive3 Spark3的流程
本文将教会你如何使用Hive3 Spark3进行数据处理和分析。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[创建Hive表]
B --> C[导入数据]
C --> D[执行HiveQL语句]
D --> E[使用Spark进行数据处理]
E --> F[保
原创
2023-12-01 05:33:56
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Hive3 安装(含Hive on Spark)准备工作JDK 8 安装参考《Oracle JDK 安装》笔记内容ZooKeeper 安装参考《Zookeeper 集群配置》笔记内容，仅Hadoop3 HA 会用到Hadoop 3 安装参考《Hadoop3 集群配置》，《Hadoop3 HA 安装配置》笔记内容MySQL 5.6 安装参考《Ubuntu14.04 安装MySQL5.6》笔记内容Hi
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2023-09-13 15:26:24
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# Spark 3 删除表的全面指导
在大数据处理的领域中，Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于批处理、流处理、机器学习等场景。对于数据管理而言，表的创建、修改、删除都是必不可少的操作。本篇文章将深入探讨在 Spark 3 中删除表的方法及其相关注意事项，并通过具体的代码示例来帮助理解。
## 1. Spark 3 概述
Apache Spark 是一个快速、
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。当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景
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2024-02-04 21:41:55
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概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
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2023-11-27 04:41:57
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# 如何在Spark中读取Hive表并处理JSON数据
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“spark 读取hive表处理JSON数据”的流程，可以用表格展示步骤：
```mermaid
gantt
title Spark读取Hive表处理JSON数据流程
section 步骤
1. 创建SparkSession : 2022-01-01,
原创
2024-02-25 04:19:56
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# 实现"spark3编译支持hive3"的步骤
## 流程概述
为了实现"spark3编译支持hive3"，需要按照以下步骤进行操作。首先需要下载Spark源代码，然后修改编译配置文件，接着编译Spark源代码，并将生成的jar包添加到Hive的lib目录下。最后，重新启动Hive服务，即可完成编译支持。
## 操作步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下
原创
2024-05-11 07:19:54
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在使用 Spark 3 处理 JSON 数据时，如何轻松地提取特定字段呢？在处理大规模数据时，往往会碰到这样的问题，特别是在快速开发和数据分析的场景中。本篇文章将详细讲述在 Spark 3 中提取 JSON 字段的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化。
### 问题背景
在大数据处理中，JSON 格式的数据被广泛应用。假设你正在处理一个存储了大量用户信息的 JS
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
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2023-08-28 13:13:54
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Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
# 使用 Spark 读取 Hive 表
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它提供了一个高效、可扩展的计算引擎，可以处理各种数据类型，包括结构化数据和半结构化数据。同时，Spark 还集成了许多其他工具和库，可以用于数据处理、机器学习和图形处理等领域。
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，使用类似 SQL 的查询语言 HiveQL 进行
原创
2023-11-09 06:49:41
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《Spark快速大数据分析》8.4.2 关键性能考量 内存管理内存对Spark来说哟几个不同的用途，理解并调优Spark的内存使用方法可以帮助优化Spark应用。在各个执行器进程中，内存有一下所列集中用途。RDD存储当调用RDD的persist()或cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中。Spark会根据spark.stroage.memoryF
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2023-08-27 23:44:38
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Spark读取Hive数据的两种方式与保存数据到HDFSSpark读取Hive数据的方式主要有两种1、 通过访问hive metastore的方式，这种方式通过访问hive的metastore元数据的方式获取表结构信息和该表数据所存放的HDFS路径，这种方式的特点是效率高、数据吞吐量大、使用spark操作起来更加友好。2、 通过spark jdbc的方式访问，就是通过链接hiveserver2的方
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2023-07-04 09:45:09
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由于spark本身是不支持jdbc写入hive的，我们这里通过byzer做了实现，byzer自带了HiveJdbcDialect，有了这个功能后，我们通过save是可以正常创建表结构的，然后就拷贝hdfs数据，并通过原生的hive load data关联hdfs文件数据。需要注意的是，直接通过spark jdbc写hive会报如下错误：java.sql.SQLFeatureNotSupported
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2023-12-24 14:19:46
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背景spark任务中最常见的耗时原因就是数据分布不均匀，从而导致有些task运行时间很长，长尾效应导致的整个job运行耗时很长数据倾斜调优首先我们要定位数据倾斜，我们可以通过在spark ui界面中查看某个stage下的task的耗时，如果发现某些task耗时很长，对应要处理的数据很多，证明有数据倾斜的问题，那么我们怎么处理数据倾斜呢， 1.增加shuffle操作的并行度，也就是设置spark.s
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2024-06-06 12:00:12
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# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
-->B(检测数据倾斜);
B-->C(处理数据倾斜);
C-->D(
原创
2024-02-25 07:41:46
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