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的普及率。 简介 Hive on ...
其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于Hive,只是兼容Hive;而Hive on Spark是一个Hive的发展计划,该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一,也就是说,Hive将不再受限于一个引擎,可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件 SQLContext:Spark SQL提供SQLContext封装Spark中的所有关系...
(3)如果你使用的元数据库是mysql,那么请把mysql驱动放到$SPARK_HOME/lib下,否则跳过。 (4)启动Hive元数据服务,待spark运行时访问。 (5)执行命令 ./bin/spark-shell --master spark://master:7077 scala> val hc = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc); scala> hc.sql("show tables").collec...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和...
一Spark sql 1. spark rdd Spark整个生态群中,底层计算引擎是基于RDD的。这个也是为什么Spark计算性能比较快的原因。 通常我们狭隘上理解的SparkRDD计算引擎,是指RDD底层生成DAG执行计划,基于DAG生成详细的excutor和更细粒度的多线程池模型来减少task启动开销。有如下特点: ...
1.Spark SQL与Hive On Spark Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源,包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的,一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目,只不过提供了针对Hive执行查询的工功能而已。适合在一些使用Spark技术栈的大数据应...
下图描述了 Spark SQL 与 Hadoop 相比的性能。Spark SQL 的执行速度比 Hadoop 快 100 倍。 适用场景 实时计算 & 离线批量计算。 2.2 架构 3.Hive on Spark SQL 3.1基本介绍 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...
什么是Spark SQL的SQL语法解析? 和大多数的SQL数据库一样,SQL非常通用代码,可以通过简单的语法规则,统计出多样性的结果集。Spark SQL在SQL是Spark生态圈中一个重要分支。 SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoo...
SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案。Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL。这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现。Hive On Spark比SparkSQL稍晚。Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似...