# 实现 "spark 外部hive" 操作流程
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者指导小白实现 "spark 外部hive"
开始 --> 获取外部Hive表信息 --> 创建SparkSession --> 读取外部Hive表数据 --> 处理数据 --> 写入外部Hive表 --> 结束
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原创
2024-02-27 06:24:01
26阅读
## 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
60阅读
相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析，使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量，而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具，当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时，Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口，方便我们根据自己的需求进行扩展
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2023-08-20 15:51:58
586阅读
# Spark SQL 创建 Hive 外部表
在大数据领域中，Hive 是一个非常常用的数据仓库解决方案。它是基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，提供了一个方便的查询和分析大规模数据集的方式。Hive 使用了类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，使得开发人员可以使用熟悉的 SQL 语法来处理数据。
然而，Hive 默认将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，这
原创
2024-01-24 05:40:56
231阅读
01简介Spark目前支持UDF，UDTF，UDAF三种类型的自定义函数。UDF使用场景：输入一行，返回一个结果，一对一，比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份。UDTF使用场景: 输入一行，返回多行(hive),一对多, 而sparkSQL中没有UDTF， spark中用flatMap即可实现该功能。UDAF: 输入多行,返回一行, aggregate(主要用于聚合功能，比
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2023-11-24 10:44:24
101阅读
1 概述Spark1.2中，Spark SQL开始正式支持外部数据源。Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现。使得Spark SQL可以加载任何地方的数据，例如mysql，hive，hdfs，hbase等，而且支持很多种格式如json, parquet, avro, csv格式。我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL，然后我们就可以通过外部数据源A
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2023-12-14 10:32:24
344阅读
# 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
179阅读
外部文件导入到Hive的例子： [training@localhost ~]$ cd ~[training@localhost ~]$ pwd/home/training[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ vim customers.txt
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2017-10-01 21:09:00
252阅读
2评论
# 使用Spark SQL与Hive连接外部表分区的项目方案
## 1. 项目背景
随着大数据技术的快速发展，数据的存储与处理方式也在逐渐演变。Apache Spark作为一种高效的分布式计算框架，结合了Hadoop的强大存储能力，已成为数据处理领域的主流选择之一。本方案旨在介绍如何使用Spark SQL与Hive连接外部表分区，方便用户进行数据分析和计算。
## 2. 项目目标
本项目旨
原创
2024-10-10 06:59:44
43阅读
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
328阅读
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
151阅读
启动metastore 启动hiveserver2启动beeline“-e”不进入 hive 的交互窗口执行 sql 语句 “-f”执行脚本中 sql 语句DDLCOMMENT：为表和列添加注释。PARTITIONED BY ：创建分区表CLUSTERED BY ：创建分桶表SORTED BY ：不常用，对桶中的一个或多个列另外排序LOCATION ：指定表在 HDFS 上的存储位置。在删除表的时
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2023-08-06 16:05:06
158阅读
1.主要区别未被external修饰的是内部表（managed table），被external修饰的为外部表（external table）； 区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定； 删除内部表会直接删除元数据
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2023-07-12 20:34:11
92阅读
内部表和外部表的区别执行删除表命令操作时，对于内部表，会删除元数据和存储的数据，而对于外部表只会删除元数据库里的元数据信息，而不会删除存储的数据。这样可以防止多个部门同时使用一个表时，一个部门删除数据文件导致其他部门不能使用的情况。方便共享数据。内部表默认存储在数据仓库中，而外部表一般通过location自己指定目录，便于存放在仓库外。Hive分区表为什么有分区表？ 如果把一年或者一个月的日志文件
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2023-08-29 20:22:58
73阅读
问题描述：使用Spark SQL采用overwrite写法写入Hive（非分区表，），全量覆盖，因为人为原因脚本定时设置重复，SparkSql计算任务被短时间内调起两次，结果发现任务正常运行，造成写入表中数据结果存在同一张表有重复的行，数据翻倍。从hdfs上可以看到也存在重复的的数据文件，会。有两组文件，每组大小是一样的。hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/xxx.
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2023-07-12 11:07:13
285阅读
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
192阅读
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
164阅读
article/det
原创
2022-11-02 15:13:11
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