1.hive执行引擎Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。默认情况下，Hive on Spark 在YARN模式下支持Spar
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2023-06-19 09:18:24
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1、安装java、maven、scala、hadoop、mysql、hive略2、编译spark./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive"
原创
2021-08-06 16:29:25
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## 概述
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的开源框架。它提供了高性能、可扩展的计算能力，可以处理PB级别的数据。在Spark生态系统中，Spark on Hive是一个非常重要的组件，它允许我们使用Spark来访问和操作Hive中的数据。本文将介绍如何配置和使用Spark on Hive。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保已经正确安装并配置了以下环境：
-
原创
2023-07-20 04:31:53
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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一 实验说明本实验主要完成Hvie on Spark的配置，主要内容包含maven配置、编译spark源码 spark配置 hive配置，我使用的软件版本如下表所示。软件版本hadoop2.7.7Hive2.3.7spark2.0.0源码包scala2.11.12注意：本教程只讲解了maven、spark和hive的配置，在开始本教程之前需要自行配置hadoop和scala，我使用的版本已经在第一
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2023-08-29 13:54:48
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简介本文主要记录如何安装配置Hive on Spark，在执行以下步骤之前，请先确保已经安装Hadoop集群，Hive，MySQL，JDK，Scala，具体安装步骤不再赘述。背景Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均
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2023-07-12 14:02:07
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说明本文档主要介绍了通过elasticsearch-hadoop中的Spark访问ES时常见配置项意义。本文中的es-spark是elasticsearch-hadoop中和Spark相关联的包，用户通过自己的Spark集群读写ES集群，elasticsearch-hadoop基本上兼容了目前ES所有的版本版本号检测异常es-spark 运行时通常会自动检测ES集群的版本号，获取的版本号主要是用来
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2023-08-05 18:29:12
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心持一份善念，诸佛礼应善供。世俗真善误恶，真真假假难辨，感恩走过滴点，留下便是溢富。诚持一份善心，普渡一丝贪婪。  
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2023-07-20 19:43:38
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目录1. Executor参数1.1. spark.executor.cores1.2. spark.executor.memory/spark.yarn.executor.memoryOverhead1.3. spark.executor.instances1.4. spark.dynamicAllocation.enabled1.5. 
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2023-10-10 10:18:24
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1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境
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2023-09-20 06:29:53
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文章目录前言一、Spark SQL与Hive集成(spark-shell)1.第一步2.第二步3.第三步4.启动服务1.启动hadoop各个结点和mysql2.启动hive中的metastore5.测试1.准备数据2.创建数据库3.创建表4.加载数据5.通过spark-shell查看数据6.将数据写入MySQL1.创建数据库2.将spark sql分析hive中的数据写入到mysql中二.Spa
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2023-09-20 06:31:49
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Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。Hive on&nb
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2023-09-25 12:43:08
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## Zeppelin配置Hive on Spark的流程
下面是配置"Zepplin配置Hive on Spark"的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1. | 下载和安装Apache Zeppelin |
| 2. | 配置Spark和Hive的环境变量 |
| 3. | 启动Zeppelin服务 |
| 4. | 创建一个新的Zeppelin笔记本 |
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原创
2023-07-21 10:06:28
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配置Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起，以便在使用Hive查询语言（HiveQL）时使用Spark作为执行引擎。这样可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速Hive查询。
配置Hive on Spark需要按照以下步骤进行：
1. 安装Apache Hive和Apache Spark。确保两者都已正确安装并配置好。
2. 在Hive配
原创
2023-12-14 06:10:10
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spark安装需要选择源码编译方式进行安装部署，cdh5.10.0提供默认的二进制安装包存在未知问题，如果直接下载spark二进制安装文件，配置完成后会发现启动spark及相关使用均会报错。 编译spark需要联网，spark使用scala语言编写，所以运行spark需要scala语言，上一步已经安装了scala，scala使用java编写，所以安装scala需要jdk支持，上文已经安装了jdk环
在进行大数据分析时，DBeaver 是一个非常强大的工具，它支持多种数据库的连接。而使用 Spark on Hive 进行数据处理是一种越来越流行的方法。本博客将为您提供如何在 DBeaver 中配置 Spark on Hive 的详细指南，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，确保您的机器上安装了以下前置依赖：
1. **Java D
# 配置 Hive on Spark：一步一步实现数据处理
Hive 是一个用于数据仓库的基础设施，能够让用户使用类似 SQL 的查询语言来描述数据。而 Spark 是一个快速的计算框架，具有强大的数据处理能力。将 Hive 和 Spark 配合使用，可以利用 Spark 的计算性能来加速 Hive 查询。本文将通过一个实际的配置示例，介绍如何实现 Hive on Spark，并解决相关问题。
# 如何在Spark中配置Hive使用MySQL作为元数据库
## 1. 前言
Apache Spark是一个强大的大数据处理引擎，而Hive则是一个数据仓库工具，主要用于数据的提取、转化和加载（ETL）。在许多场景中，Hive的元数据库（保存表结构、元数据等信息的地方）可以使用MySQL来实现持久化存储。本文将指导您如何配置Spark使用Hive，并整合MySQL作为元数据库。
## 2.
原创
2024-09-13 03:10:20
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# 配置Spark on Hive
在大数据领域，Spark 和 Hive 是两个非常流行的工具。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，而 Hive 则是一个数据仓库软件，可以将结构化数据映射到表中，并提供 SQL 查询功能。本文将介绍如何配置 Spark on Hive，并解决一个实际问题。
## 问题背景
假设我们有一个包含用户信息的 Hive 表 `user_info`，其中包含
原创
2024-05-18 04:14:27
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# Spark加载Hive配置
## 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上，并提供类似于SQL的查询语言。而Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，可以与Hive集成，从而可以使用Spark进行Hive数据的读写和处理。
本文将介绍如何在Spark中加载Hive配置，以便使用Spark操作Hive数据。
## 步骤
### 1
原创
2023-11-26 03:12:13
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