1. spark为什么这么快，spark sql一定比hive快吗？spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。spark比mr快主要两个原因：①mr通常需要将计算结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型，而spark采用
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2023-12-11 12:40:47
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一，Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗Spark相对于Hadoop更快，很多人说是因为spark运用内存计算，这种理解不得要领。Hadoop在计算时也是在内存中计算，内存计算不是spark快的原因。spark比hadoop快的根本原因在于spark基于DAG的任务调度机制。首先，spark根据基于宽窄依赖的规则将复杂的数据运算华为分多个stage。stage内部不同算子
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2023-08-10 12:40:25
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# Spark 比 Hive 更快的原因解析
随着大数据的快速发展，许多数据处理框架应运而生，其中 Apache Spark 和 Apache Hive 是最受欢迎的两个框架。虽然 Hive 在数据仓库领域有着广泛的使用，但 Spark 在性能上却常常能胜出。那么，为什么 Spark 会比 Hive 更快呢？本文将通过几个方面解释这个问题，并附上代码示例和可视化图表。
## 1. 执行模型的差
### 如何实现“spark sql 读orc表比hive慢”问题解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决“spark sql 读orc表比hive慢”的问题。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
#### 流程概述：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建orc表 |
| 2 | 创建hive表 |
| 3 | 通过spa
原创
2024-04-14 06:14:41
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最近几年，Presto这个大数据组件越来越多地出现在程序员的岗位需求中，很多应届同学一番自我检查后发现，在学校都没怎么接触过，更不用说了解了。某游戏公司岗位需求Presto到底是个啥？ 有什么用？ 适合哪些业务场景？本文带你了解入门。01Presto的出现在2012年以前，Facebook依赖Hive做数据分析，而Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析的时
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2024-01-29 00:24:38
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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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一、Presto架构二、优缺点优点1、Presto采用内存到内存的方式，相对于Mapreduce查询（容错机制，为了保障准确性，中间写入磁盘），减少了中间写入磁盘，从磁盘读取数据的方式。计算更快2、减少阶段间的等待时间，Mapreduce不支持DAG，maptask未完成，不能执行reduce，Presto采取管道式传输的方式，边清理内存，边计算。3、可以连接多个数据源，比如同时查询hive和my
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2023-11-12 13:36:35
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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
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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需求描述
从用户登录信息表(temp_user_login)中查询首次登录后第二天仍然登录的用户占所有用户的比例，结果保留2位小数，使用百分数显示，
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2023-05-30 07:05:29
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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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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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Hive数据库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 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的 一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引
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2023-07-12 22:07:23
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表查询现在就来讨论一下各种 Select 语句的使用。排序与聚合和普通的数据库相似， Hive 可以使用标准的 Order By 子句来对数据进行排序。 Order By 会对所有的输入进行一个单线程的全局排序，所以如果数据量比较大，效率会非常缓慢。所以当不需要对所有的数据进行排序时（多数情况下都不需要），可以使用 Hive 自己提供的非标准的 Sort By 来代替，他是依靠 reducer 来
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2024-04-09 21:02:25
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一、Hive介绍维基百科：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive1、简介Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库。它能够提供数据的精炼，查询和分析。Apache Hive起初由Facebook开发，目前也有其他公司使用和开发Apache Hive，例如Netflix等。亚马逊公司也开发了一个定制版本的Apache H
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2023-09-15 22:13:33
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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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hive on Spark一. 配置1. hive 回顾1.1 hive简介1.2 yum 设置 & 命令（Centos7）1.3 hive 安装1.5 注意问题1.6 hive测试1.7 spark配置1.8 读取hive数据二. hive三种模式1、内嵌Derby方式2.Local方式3.Remote方式 (远程模式)三. spark sql 远程连接（thriftserver --
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2023-12-04 17:46:04
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Spark执行Hive 提示：Spark执行Hive的表只能是外表或是表不包含ACID事物的表 文章目录Spark执行Hive前言一、pom.xml导入依赖执行的包二、使用步骤1.编写代码2.Spark执行脚本异常处理Spark SQL 生成RDD过程(Catalyst)从ULEP到RLEP过程优化RLEP 前言Hive一般作为大数据的数据仓库，因其语句和SQL大部分通用。所以很多数据为存储在Hi
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2023-08-18 22:36:57
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目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
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2023-09-21 08:43:51
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