文章目录一、Spark对接Hive准备工作1.1 集群文件下载1.2 导入依赖1.3 打开集群metastore服务二、Spark对接Hive2.1 查询Hive2.2 读取MySQL中的数据，存入Hive2.3 读取Hive数据，导入MySQL2.4 读取本地MySQL，导入集群MySQL三、Row类四、SparkSQL函数4.1 开窗函数4.2 UDF函数（用户自定义函数）4.3 UDAF函
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2023-08-08 10:46:35
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知识点1：Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点：. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中（spark2.0之后是${spark_home}/jars下），不清楚就全部拷贝过去2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下
3.
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2023-06-19 11:47:15
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## Spark 读取 Hive 外部表
在大数据处理领域，Hive 被广泛应用于数据仓库方面。而 Spark 则是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。在实际应用中，通常需要将 Hive 中的数据导入到 Spark 中进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 外部表的数据。
### 什么是 Hive 外部表？
在 Hive 中，外部表是指表的元数据信息存储在
原创
2024-06-28 06:00:23
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# Spark 读 HBase 表写入 Hive 的探索之旅
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark、HBase 和 Hive 是三个重要的技术。它们各有千秋，而能将它们结合起来使用，就能大大提升数据处理的效率。本文将引导你了解如何使用 Spark 从 HBase 读取数据并将其写入 Hive 表中，并给出具体的代码示例。
## 背景知识
### Apache Spark
Apa
原创
2024-08-04 04:41:04
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# 使用Spark读取HBase外部表Hive的原理与实现
在大数据生态中，Spark和HBase的结合使用十分广泛，特别是在处理大规模数据时。本文将以简明扼要的方式介绍如何通过Spark读取HBase外部表Hive的实现原理，以及具体的步骤与示例代码。
## 流程概述
我们可以将整个流程分为几个步骤，具体如下：
| **步骤** | **描述**
原创
2024-09-15 04:57:25
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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### 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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一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
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2023-09-25 21:08:02
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# Spark SQL读取Hive Decimal的实现
## 1. 流程概述
为了实现"Spark SQL读取Hive Decimal"的功能，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 配置Spark和Hive环境 |
| 步骤2 | 创建Hive表并插入Decimal类型的数据 |
| 步骤3 | 在Spark中读取Hive表并处
原创
2023-11-09 14:33:23
241阅读
SparkSQL和Hive语法差异1、仅支持HiveSparkSQL关联条件on不支持函数rand()
创建零时表时，Spark不支持直接赋值null
Spark无法读取字段类型为void的表SparkSQL中如果表达式没有指定别名，SparkSQL会将整个表达式作为别名，如果表达式中包含特殊字符（如逗号）。则CTAS建表会失败2、仅支持SparkSQLSparkSQL允许在join on条件中使
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2024-06-20 05:00:56
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Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。一、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：a）文件格式：Text File，Sequence Fileb）内存中的数据格式：c）用户提供的 map/reduc
大家好，我是后来。Hive 作为大数据中数仓的重要框架，从速度贼慢的MR引擎，再到Tez，到如今的Spark，速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job，以及会生成多少Stage，我们还不好判断，但是Spark如何读取Hive表后会有多少个Task呢？我们知道Spark的Task数由partitions决定，那么又如何决定呢？Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节
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2024-06-21 16:13:45
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经常听到有人讲：spark写hive 分区表时，原本想覆盖一个分区的数据，但因为错误的编码导致整个表的分区被覆盖。本文针对此问题进行测试。1. 测试结论蓝色字体表示推荐方式需要指定如下参数："spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic" "hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstric
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2023-07-12 15:30:03
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Hive是什么？ Hive
是建立在
Hadoop
上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（
ETL
），这是一种可以存储、查询和分析存储在
Hadoop
中的大规模数据的机制。
Hive
定义了简单的类
SQL
查询语言，称为
HQL
，它允许熟悉
SQL&
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2024-05-16 11:02:13
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一、Hive配置（一）、简介 一般的公司都会有自己的数据仓库，而大多数都选择的Hive数据仓库，总所周知hive默认使用MapReduce来进行数据操作，MapReduce在计算过程中会涉及数量巨大的网络传输，这需要耗费大量的时间，在计算过程中会反复读写磁盘，极其耗时，因此使用spark来计算可以提高效率，但是之前有很多数据都是通过hive来操作，好在spark可以无缝集成hive，使用hiv
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2023-08-18 22:35:45
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Spark SQL支持从Hive存储中读写数据。然而，Hive存在很多的依赖，而这些依赖又不包含在默认的各类Spark发型版本中。如果将Hive的依赖放入classpath中，Spark将自动加载它们。值得注意的是，这些依赖必须在所有节点中都存在。因为他们需要通过Hive的序列化和反序列化库(SerDes)来访问存储在Hive中的数据。在Spark中配置Hive，需要将hive-site.xml,
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2023-07-15 11:52:33
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# 用Spark读取HBase并将数据写入Hive的实现指南
在大数据处理中，Spark、HBase和Hive是非常重要的工具。Spark提供快速的处理能力，HBase用于存储大规模的非结构化数据，而Hive则支持SQL查询，非常适合对大数据进行分析。如果你是一名刚入行的小白，下面这篇文章将为你提供一个逐步的实施方案，帮助你实现用Spark读取HBase数据并写入Hive的过程。
## 整体流
原创
2024-08-05 04:16:38
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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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## Spark读Hive数据写CSV
在大数据分析和处理中，Spark是一个非常流行的框架，它提供了强大的工具和API来处理大规模数据集。而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言来处理和分析数据。本文将介绍如何使用Spark读取Hive中的数据，并将其写入CSV文件。
### 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经正确安装和配置了Spark和
原创
2024-01-16 11:35:11
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