hive on spark spark 安装配置安装对应版本scala spark和scala的版本需要匹配，不然安装后启动会报错 官网下载源码包 http://spark.apache.org/downloads.html其他版本可以去https://archive.apache.org/dist/spark/下载 解压后修改pom.xml中对应的scala、Hadoop版本 去dev/make
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2023-07-12 21:39:05
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依赖环境：sudo apt install zipsudo apt install unzipsudo apt install default-jresudo apt install openjdk-11-jre-headlesssudo apt install openjdk-8-jre-headlesssudo apt install openjdk-8-jdksudo apt install
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
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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
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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
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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
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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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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
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2023-07-12 22:07:23
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首先确保你的Hadoop环境已安装下载spark安装包到主机，到这个站点http://archive.apache.org/dist/spark/下载想要的版本，下面安装使用的是spark2.4.0版本，安装其他版本基本类似，注意点在后面会提到# 解压，-C代表解压到那个目录
sudo tar -zxvf spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/loc
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2024-05-30 20:16:08
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公司的系统想要转型，由我和项目经理两个人来完成从传统的数据库向HIVE+HADOOP_+SPARK，用以满足日益膨胀的大量数据。 对于将数据存储在Hive，进行了以下的优化: 1,Hive的引擎目前为止有三种，分别为MR,TEZ,SPRAK.由于公司用的是Hive1.2.1,spark是 老版本1.6.2,我查了hive on spark 的网页后发现这个hive version 不支持我目前
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2023-12-11 23:06:29
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问题描述集群默认计算引擎是 hive ，这两天自己试了一下 hive on spark 发现一个奇怪现象，首先 hive 引擎中文做简单查询或者聚合查询都正常，使用 spark 引擎简单查一个表的中文字段也没事，但是只要对 中文字段进行 group by 操作就乱码了问题解决在开启 spark session 后 加两个设置就好了set spark.executor.extraJavaOption
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2023-06-17 20:07:35
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一、SparkSQL结合hive1.首先通过官网查看与hive匹配的版本 这里可以看到是1.2.12.与hive结合 spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。3.hive安装与配置 略，之前已经安装4.spark配置
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2023-05-22 16:38:35
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来源：明哥的IT笔记 大家好，今天看到明哥分享一个某业务系统的线上 hive on spark 作业在高并发下频现作业失败问题的原因分析和解决方法，希望对大家有所帮助。01 问题现象某业务系统中，HIVE SQL 以 hive on spark 模式运行在 yarn上指定的资源队列下，在业务高峰期发现部分 SQL 会报错，但重试有时又能够成功。作业具体报错信息，和示例截图如下
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2024-02-03 08:47:42
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一：介绍1.在spark编译时支持hive 2.默认的db 当Spark在编译的时候给定了hive的支持参数，但是没有配置和hive的集成，此时默认使用hive自带的元数据管理:Derby数据库。 二：具体集成 1.将hive的配合文件hive-site.xml添加到spark应用的classpath中（相当于拷贝） 将hive-site.xml拷贝到${SPARK
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2024-02-20 10:53:54
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简介之前有写过hive on spark的一个文档，hive版本为2.0，spark版本为1.5。spark升级到2.0后，性能有所提升，程序文件的编排也和之前不一样，这里再更新一个最新的部署方式。 spark2.0引入了spark session的概念，创建一个spark任务和之前也不一样，之前版本的hive并不能兼容spark2.0，所以推荐使用hive2.3以后的版本。安装步骤可参考官网h
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2023-08-29 13:55:18
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主流大数据SQL引擎技术博弈，谁为王，
近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。
测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。 AtScale产品管理方
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2023-07-12 21:38:12
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在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下，Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具，在于Spark生态的配合当中，开始有了Hive on Spark的思路，那么具体是怎么实现的呢？今天的大数据开发分享，我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如S
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2024-08-16 13:11:36
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一、Hive安装（以Hive2.1.1为例,安装在/usr/local/apache-hive-2.1.1-bin目录下)1.官方下载预安装hive版本安装包apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz2.解压安装包到安装目录,具体指令:tar –zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz –C /usr/local/apache-hive-2.1.1-bin3
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2023-08-29 16:47:57
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7.5 访问 Hive导读整合 SparkSQL 和 Hive, 使用 Hive 的 MetaStore 元信息库使用 SparkSQL 查询 Hive 表案例, 使用常见 HiveSQL写入内容到 Hive 表7.5.1 SparkSQL 整合 Hive导读
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2023-08-29 16:57:27
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