1. hadoop和spark的shuffle联系两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是DAG中下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer以内存作缓冲区，边 shuffle 边
转载
2023-07-12 22:09:34
154阅读
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
转载
2023-07-12 22:07:23
187阅读
众所周知，大数据开发和分析、机器学习、数据挖掘中，都离不开各种开源分布式系统。最常见的就是 Hadoop、Hive、Spark这三个框架了。最近不少朋友有问到关于这些的问题：大厂里还有在用 Hadoop 吗？感觉都在用 Spark，有些慌！SQL boy 大厂面试都问什么？Hadoop、Spark、Flink 都搞过！听说百度只用 Hadoop，为什么不用业界都在用的 Spark ! 为
转载
2024-03-26 09:33:50
40阅读
hadoop和Spark是两种不同的大数据生态系统，Hadoop框架比较侧重离线大批量计算，而spark框架则侧重于内存和实时计算。在这些基础上，衍生出了一些常用的附属组件，比如Hadoop生态下的HBASE、hive、HDFS等，HDFS可用于数据存储，MR可用于分布式计算框架。同样，在spark的基础上也衍生出了很多组件，比如spark streaming、spark SQL、mllib等。其
转载
2023-07-13 16:30:57
69阅读
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
转载
2023-08-10 12:40:25
747阅读
Spark-SQL连接HiveApache 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)、Hive 查询语言（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
转载
2023-08-31 09:51:47
138阅读
在实际生产环境中已经形成了离线以Hive为主，Spark为辅, 实时处理用Flink的大数据架构体系及Impala, Es，Kylin等应用查询引擎但是有很多学习Spark的程序员普遍认为Spark必然会替代Hive成为新的一代大数据仓库标准同时，培训市场也出现了Hive已经落后，学习大数据只要学习Spark相关言论但结合实际工作的情况来看，这类说法和实际情况并不相符，本文针对数据仓库的几个重要特
转载
2023-08-18 23:08:46
175阅读
Hive on MapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive：hive介绍，实际的一些操作可以看这篇笔记：新手的Hive指南，至于还有兴趣看Hive优化方法可以看看我总结的这篇Hive性能优化上的一些总结Hive on Mapreduce执行流程执行流程详细解析Step 1：UI(user interface) 调用 executeQuery 接口，发送 HQL 查询语
转载
2024-08-14 22:06:29
61阅读
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
转载
2023-08-21 19:56:21
197阅读
# Hive on Spark 和 Hive on MR 的区别
## 1. 引言
Hive 是构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，它帮助开发者用 SQL 查询大规模数据集。而 Hive 可以运行在不同的执行引擎上，其中最常见的有 MapReduce（MR）和 Spark。这篇文章将帮助你理解 Hive on Spark 和 Hive on MR 的区别，并教你如何实现它们。
## 2
# MapReduce vs Hive vs Spark vs Storm: Big Data Processing Frameworks
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
转载
2024-04-02 22:26:47
86阅读
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
转载
2023-08-18 22:35:55
121阅读
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
转载
2023-08-08 11:01:25
866阅读
