内置函数解析内置函数实战 的DataFrame引入了大量的内置函数，这些内置函数一般都有CG（CodeGeneration）功能，这样的函数在编译和执行时都会经过高度优化。SparkSQL操作Hive和Hive on spark一样吗？不一样。SparkSQL操作Hive只是把Hive当作数据仓库的来源，而计算引擎就是SparkSQL本身。Hive on spark是Hive的子项目，
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2023-11-06 10:26:15
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# 使用 Spark SQL 写入 Hive 的完整指南
Spark SQL 是一个强大的组件，它不仅能让我们处理大数据，还集成了 Hive 的功能，方便对 Hive 数据进行操作。本文将为你详细介绍如何将数据从 Spark SQL 写入 Hive，包括步骤、代码示例以及每一步的解释。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看将数据写入 Hive 的整体流程。下面是一个简单的步骤表：
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# SparkSQL数据写入Hive的实践
## 引言
随着大数据技术的迅速发展，Apache Spark逐渐成为一种主流的数据处理框架。而在其众多功能中，SparkSQL通过SQL风格的语法，使数据处理变得更加简洁与高效。本文将介绍如何使用SparkSQL将数据写入Hive，并给出详细的代码示例供读者参考。
## SparkSQL与Hive
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库
原创
2024-10-26 06:58:03
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标题1.整合hive2.sparkSQL使用 sparkSQL官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.htmlSpark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。Spa
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2023-08-08 10:16:08
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SparkSQL的优化：（Spark on Hive） （1）内存优化 ①合理设置资源配置 –num-executors executor的个数 –executor-memory 每个executor的内存 –driver-memory Driver端的内存 ②DS和DF的缓存持久化 DS和DF默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK ③DS和DF并不是使用java序列化和kryo序列化，而
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2023-08-08 11:01:04
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# 使用Spark SQL将Hive数据写入MySQL的完整指南
在大数据分析的过程中，结合多种数据源和目标数据库是很常见的任务。在这篇文章中，我们将一起探讨如何使用Spark SQL将Hive中的数据写入MySQL数据库。以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | **环境准备**：确保你拥有Hive和MySQL的安装，并且能够通过S
业务架构：
JavaScript -> Netty -> Kafka -> Spark Streaming + Hive -> Redis -> PHP
1.JavaScript作为统计脚本发送后端服务器
2.Netty用来接收请求，生成用户标识，过滤数据，将原始数据JSON化后写入Kafka
foreachRDD进行处理
# 用SparkSQL读取Hive数据
在大数据处理中，Hive是一个常用的数据仓库工具，而SparkSQL则是Apache Spark提供的用于处理结构化数据的模块。通过将两者结合起来，我们可以更加方便地使用Hive中的数据进行分析和处理。本文将介绍如何使用SparkSQL读取Hive中的数据，并提供代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始
原创
2024-07-10 05:31:07
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1 //写入hbase(hfile方式）
2 org.apache.hadoop.hbase.client.Connection conn = null;
3 try {
4 SparkLog.debug("开始读取hbase信息...");
5 if (StringUtils.isN
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2023-09-05 23:18:20
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## SparkSQL写入流程
为了实现"sparksql写入"，我们可以按照以下步骤来进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建SparkSession对象 |
| 2. | 读取数据源 |
| 3. | 构建DataFrame |
| 4. | 注册DataFrame为临时表 |
| 5. | 执行SQL语句 |
| 6.
原创
2023-10-13 08:13:28
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首先我的业务场景是对大量的数据（百万级）进行cpu密集型的计算，一次全量计算需要8个小时左右。计算结果分别简单处理后写入hive和Es。在使用spark sql处理时遇到了两个性能问题：1. 由于单次计算非常耗时，因此使用dataframe.cache()后再分别写入hive和ES，但实际运算了两遍，缓存没有按预想的生效。2. 全量计算非常耗时，因此基于业务特点只对增量数据运算。使用了case w
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2023-09-25 10:20:49
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SparkSQL： 1.sparksql可以和hive集成 问题1：sparksql什么时候和hive集成？ 答：当开发者需要使用sparksql来代替mapreduce，去计算hive中的表的时候，就需要集成hive。（mapreduce计算太慢了，所以我们采用sparksql去访问hive，来达到提供计算效率的目的）问题2:如何和hive集成? SparkSQL和hive集成的步骤： hive
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2024-02-26 10:49:53
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Spark SQL与Hive On Spark区别Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。 Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出
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2023-09-15 21:54:02
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文 | 邹晨俊 on 大数据前言有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL
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2023-09-22 10:30:08
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昨天写完R脚本 没测试就发到博客里， 结果实际运行发现很慢，运行时间在2小时以上， 查看spark控制台， 大量时间消耗在count上， 产生的stage多大70多个 。
分析原因。 1 select *可以优化， 2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里
这两个优化， 最终目的都是为了减少I/O操作。 hive数据到spark cache的数据量可以减少。
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2024-05-27 20:46:52
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# 如何使用 SparkSQL 来连接 Hive
在现代数据处理中，Apache Spark 和 Hive 是两个非常重要的组件。Spark 提供了高效的数据处理能力，而 Hive 则提供了一个 SQL-like 的查询接口，使得用户能够方便地查询大数据。而将二者结合使用，可以让我们高效地处理和查询存储在 Hive 中的数据。接下来，我将详细讲解如何实现“SparkSQL Hive”的连接和使用
原创
2024-09-07 05:24:45
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hive 动态分区实现 （hive-1.1.0）hive-1.1.0动态分区的默认实现是只有map没有reduce,通过执行计划就可以看出来。（执行计划如下）insert overwrite table public_t_par partition(delivery_datekey) select * from public_oi_fact_partition;hive 默认的动态分区实现，不需要
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2023-11-24 08:48:31
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## 从Hive写入Elasticsearch的代码示例
在大数据领域，Hive和Elasticsearch是两个非常流行的工具，分别用于数据仓库和实时数据分析。有时候我们需要将Hive中的数据写入Elasticsearch，以便进行更加灵活的数据分析和查询。本文将介绍如何通过代码实现从Hive写入Elasticsearch的过程，并提供相应的代码示例。
### Hive写入Elasticse
原创
2024-04-19 05:37:54
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Spark5：SparkSQL一、SparkSQL简介1.前身：Hive中SQL2.架构3.数据抽象4.优点二、DataFrame概述1.简介DataFrame与RDD的区别2.创建3.保存4.操作三、RDD转换到DataFrame1.利用反射机制推断RDD模式2.编程定义RDD模式 一、SparkSQL简介1.前身：Hive中SQLHive是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到
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2023-09-22 13:44:26
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Spark Sql简介1.hive和Spark的比较hive:将sql解析成MR任务。Spark :修改hive的内存管理、物理计划、执行三个模块2.两者的解耦Spark对Hive的强依赖，使用Hive的语法解析器、查询优化器等。满足Spark一栈式技术栈的设计理念：Spark Sql3.Spark on Hive 和Hive on SparkSpark on Hive：只是将hive作为数据仓库
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2023-08-04 22:19:39
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