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,...
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...
解决方案:在SparkSQL中将null强转成期望类型,比如字段类型如果是string,则使用"cast (null as string)"强制转换类型 3.SparkSQL无法读取字段类型为void的表 现象: 解决方案:此情况一般为Hive建临时表时查询存在"null as xx"的情况,Hive会将该字段类型识别为void,而SparkSQL不支持void类型,按照第2条将表重建即可解...
数据压缩方面,SparkSQL、Impala、Presto均采用的是Hive元数据,Hive数据100G上传之后显示为96.3G(.dat数据格式),压缩比0.963;HAWQ压缩后数据大小为68.2G(.dat格式),压缩比:0.682;ClickHouse采用自己默认格式42G;Greenplum未使用压缩,数据存储大小为98G。 性能测试 ...
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下
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...
最近实践过程中引发了很多思考,其中Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive这三者的关系是其中非常有意思且容易混淆的的概念。相信很多刚接触spark的童鞋还没理解spark怎么回事的时候就看到这三个概念更是以一头雾水。特地单独拎出来以梳理清楚记录下来。
数据压缩方面,SparkSQL、Impala、Presto均采用的是Hive元数据,Hive数据100G上传之后显示为96.3G(.dat数据格式),压缩比0.963;HAWQ压缩后数据大小为68.2G(.dat格式),压缩比:0.682;ClickHouse采用自己默认格式42G;Greenplum未使用压缩,数据存储大小为98G。 性能测试 ...
-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...