文章目录

  • Compatibility with Apache Hive
  • Deploying in Existing Hive Warehouses
  • Supported Hive Features
  • Unsupported Hive Functionality
  • Incompatible Hive UDF


Compatibility with Apache Hive

Spark SQL 旨在与 Hive Metastore、SerDes 和 UDF 兼容。 目前 Hive SerDes 和 UDF 基于 Hive 1.2.1，Spark SQL 可以连接到不同版本的 Hive Metastore（从 0.12.0 到 2.1.1。另见与不同版本的 Hive Metastore 交互）。

Deploying in Existing Hive Warehouses

Spark SQL Thrift JDBC 服务器旨在与现有 Hive 安装“开箱即用”兼容。 您不需要修改现有的 Hive Metastore 或更改表的数据放置或分区。

Supported Hive Features

Spark SQL 支持绝大多数 Hive 功能，例如：

  • Hive query statements, including:
  • SELECT
  • GROUP BY
  • ORDER BY
  • CLUSTER BY
  • SORT BY
  • All Hive operators, including:
  • Relational operators (=, ⇔, ==, <>, <, >, >=, <=, etc)
  • Arithmetic operators (+, -, *, /, %, etc)
  • Logical operators (AND, &&, OR, ||, etc)
  • Complex type constructors
  • Mathematical functions (sign, ln, cos, etc)
  • String functions (instr, length, printf, etc)
  • User defined functions (UDF)
  • User defined aggregation functions (UDAF)
  • User defined serialization formats (SerDes)
  • Window functions
  • Joins
  • JOIN
  • {LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN
  • LEFT SEMI JOIN
  • CROSS JOIN
  • Unions
  • Sub-queries
  • SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2
  • Sampling
  • Explain
  • Partitioned tables including dynamic partition insertion
  • View
  • All Hive DDL Functions, including:
  • CREATE TABLE
  • CREATE TABLE AS SELECT
  • ALTER TABLE
  • Most Hive Data types, including:
  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INT
  • BIGINT
  • BOOLEAN
  • FLOAT
  • DOUBLE
  • STRING
  • BINARY
  • TIMESTAMP
  • DATE
  • ARRAY<>
  • MAP<>
  • STRUCT<>

Unsupported Hive Functionality

以下是我们尚不支持的 Hive 功能列表。 大多数这些功能很少用于 Hive 部署。

Major Hive Features

  • Tables with buckets：bucket 是 Hive 表分区内的哈希分区。 Spark SQL 尚不支持存储桶。

Esoteric Hive Features

  • UNION type
  • Unique join
  • Column statistics collecting: Spark SQL 目前不搭载扫描来收集列统计信息，仅支持填充 hive Metastore 的 sizeInBytes 字段。

Hive Input/Output Formats

  • File format for CLI:对于显示回 CLI 的结果，Spark SQL 仅支持 TextOutputFormat。
  • Hadoop archive

Hive Optimizations

少数 Hive 优化尚未包含在 Spark 中。 由于 Spark SQL 的内存计算模型，其中一些（例如索引）不太重要。 其他的则用于 Spark SQL 的未来版本。

  • 块级位图索引和虚拟列（用于构建索引）
  • 自动确定joins和groupbys的reducer数量：目前在Spark SQL中，你需要使用“SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks];”来控制post-shuffle的并行度。
  • 仅元数据查询：对于仅使用元数据可以回答的查询，Spark SQL 仍会启动任务来计算结果。
  • 倾斜数据标志：Spark SQL 不遵循 Hive 中的倾斜数据标志。
  • 连接中的STREAMTABLE 提示：Spark SQL 不遵循STREAMTABLE 提示。
  • 为查询结果合并多个小文件：如果结果输出包含多个小文件，Hive可以选择将小文件合并成较少的大文件，以避免溢出HDFS元数据。 Spark SQL 不支持。

Hive UDF/UDTF/UDAF

Spark SQL 并不支持 Hive UDF/UDTF/UDAF 的所有 API。 以下是不受支持的 API：

  • getRequiredJars 和 getRequiredFiles（UDF 和 GenericUDF）是自动包含此 UDF 所需的额外资源的函数。
  • 尚不支持 GenericUDTF 中的 initialize(StructObjectInspector)。 Spark SQL 当前仅使用不推荐使用的接口 initialize(ObjectInspector[])。
  • configure（GenericUDF、GenericUDTF 和GenericUDAFEvaluator）是一个用MapredContext 初始化函数的函数，不适用于Spark。
  • close（GenericUDF 和GenericUDAFEvaluator）是一个释放相关资源的函数。 任务完成后，Spark SQL 不会调用此函数。
  • reset（GenericUDAFEvaluator）是一个重新初始化聚合以重用相同聚合的函数。 Spark SQL 目前不支持聚合复用。
  • getWindowingEvaluator（GenericUDAFEvaluator）是一个通过在固定窗口上评估聚合来优化聚合的函数。

Incompatible Hive UDF

以下是 Hive 和 Spark 生成不同结果的场景：

  • SQRT(n) 如果 n < 0，Hive 返回 null，Spark SQL 返回 NaN。
  • ACOS(n) 如果 n < -1 或 n > 1，Hive 返回 null，Spark SQL 返回 NaN。
  • ASIN(n) 如果 n < -1 或 n > 1，Hive 返回 null，Spark SQL 返回 NaN。