Spark SQL 结合了基于成本的优化器、代码生成和列式存储,在使用 Spark 引擎计算数千个节点的同时使查询变得敏捷,提供完整的中间查询容错。Spark SQL 提供的接口为 Spark 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部,Spark SQL 使用这些额外信息来执行额外优化。Spark SQL 可以直接从多个来源(文件、HDFS、J...
首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
Spark SQL 是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块 Hive:基于Hadoop的SQL引擎工具,目的是为了简化MapReduce的开发,提高开发效率,可以把SQL转化成MapReduce程序(因为大数据统计用的是新的代码方式) Spark SQL 的前身是Shark,受Hive发展的制约 Shark分为SparkSQL(兼容Hive)和Hive on Spark(计划将Spark作为...
Hadoop在启动MapReduce任务要消耗5-10秒,需要多次启动MapReduce任务 SparkSQL SparkSQL在架构上和Hive类似,只是底层把MapReduce替换为Spark 除了替换底层执行引擎,SparkSQL还做了3个方面的优化 可以基于内存的列簇存储方案 对SQL语句提供基于代价优化 数据共同分片 基于代价优化 SparkSQL会根据数据的分布,统计分片大小,热...
也就是说下列 SQL 语句会报语法错误:SELECT pageid, EXPLODE(adid_list) AS adid FROM pageAds; 为了解决这个问题,我们就需要引入 LATERAL VIEW12|3LaTERAL VIEWateral view是Hive中提供给UDTF的结合,它可以解决UDTF不能添加额外的select列的问题。lateral view其实就是用来和类似explode这种UDTF函数联用的,...
-从文件格式的角度来讲:Hive适配最好的是RCfile文件格式,spark SQL是Parquet,Impala适配最好的是Parquet。在纵向上来看,Impala在采用Parquet文件格式的时候,查询速度最快,而且相比于RCFile而言,查询速度可提升3.5倍左右,相比于Spark SQL在相同条件下可以提升2倍。对于加载个别列并进行查询操作的话,Impala采用Parquet格式...
hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎 Spark: spark是个生态群,目前最活跃的是spark sql ,spark core,除此之外还有spark mllib,sparkR,spark Graphx。所以底层是RDD(弹性分布式数据集)计算,同时也可以支持很多存储形式,但是主流存储形式还是...
利用Spark DataFrame 接口写入时（区别于用SparkSQL的SQL语句方式）需要先将RDD[T] 转成 DataFrame；如果...
第四步:测试SparkSQL整合Hive是否成功 第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 node1执行以下命令来拷贝hive-site.xml到所有的spark安装服务器上面去 cd/export/server/hive/conf cp hive-site.xml/export/server/spark/conf/scp hive-site.xml root@node2:/export/server/spark/conf/scp hive-site...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。