Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差于Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive OnSpark展开描述。 注:集群使用的...
Hadoop Spark企业应用实战(推荐版)Hbase Hive Spark Scala SQL GangliaYarn Impala CDH升级有长领取完整内容请 关注,评论,投币,充电 评价内容:感谢up,已投币、充电,喜欢 喜欢这个视频!,并且私信up该视频名字。无套路,不加vx,不加群。视频创作不易,如有冒犯麻烦请
using /var/run/cloudera-scm-agent/process/ccdeploy_spark2-conf_etcspark2conf.cloudera.spark2_on_yarn_3511819582822760396 as CONF_DIR using spark2-conf as DIRECTORY_NAME using /etc/spark2/conf.cloudera.spark2_on_yarn as DEST_PATH using spark2-conf as ALT_NAME using /etc/spark2/conf as AL...
HiveQL (Hive query language)是一种与SQL非常相似的查询语言,通过MapReduce或Apache Spark将查询转换成一系列的任务,在Hadoop集群上执行。关于Hive,也可以参考我之前的文章:大数据Hadoop之——数据仓库Hive 用户可以使用Hive运行批处理工作负载,同时也可以使用Apache Impala或Apache spark等工具分析交互SQL或机器学习工作负...
同样的 HIVE SQL 在 CDH 与 TDH平台性能差异的根本原因,是作业执行机制的不同,在SQL底层对应大量小任务时该性能差异尤其明显,其实这也是星环对inceptor最引以为豪的地方; 在TDH中,sql 作业是以 hive on spark的模式运行的:sql经 hiveserver2解析编译优化一般会生成 spark任务,这些spark任务是在spark集群中执行的...
第一种:通过Hive表直接访问 第一步需要配置本地Hadoop环境变量。 然后就可以通过如下代码直接访问Hive数据表了(此时需要将集群的配置文件拷贝到resources文件下面:core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml): SparkConf conf =newSparkConf(); ...
前言 相比于Shark对Hive的过渡依赖,Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL Parser、Hive Metastore和Hive SerDes。也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了,执行计划生成和优化都由Catalyst负责。本文接下来对于Spark SQL在兼容Hive过程中对于Catalog...Spark...
CDH使用一系列孤立的计算引擎,Flink比较适合实时数据分析,而Spark适合离线数据处理与分析。计算引擎Impala仅适合交互式查询分析等简单场景,批处理场景需要使用Hive/MapReduce,而传统的MapReduce计算引擎计算延迟长,不适合交互式分析场景和多轮迭代的复杂离线处理场景。企业内因为多种模型的数据处理需求,因此需要学习和使用多个...
Kyuubi on Spark与CDH集成 CDH是使用最广泛的Apache Hadoop发行版之一,其本身集成了Spark,但是禁用了Spark Thrift Server功能和spark-sql命令,使得用户只能通过spark-shell、spark-submit使用Spark,故而在CDH上使用Spark SQL具有一定的门槛。在CDH上SQL方案用得更多的往往是Hive,比如说我们可以通过Beeline、HUE连接HiveServ...
它提供了更高的分析性能,相对于以前的CDH/HDP平台产品,它通过集成最新版的Impala、Hive和Spark,可以带给用户两倍的分析性能提升。同时通过Cloudera Manager的集群管理,来提供增强的集群管理和资源调度,减少了20%的资源使用。 通过在CDP平台引入Ozone对象存储和HDFS纠删码,可以提供5倍的存储密度,使得用户的存储更具有成本...