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...
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Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduc...
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Sp...
Spark on Hive 指的是在 Spark 环境中运行 Hive 查询。这通常意味着使用 Spark SQL(Spark 的结构化数据处理模块)来执行 HiveQL(Hive 的查询语言)查询。在这种模式下,Hive 的元数据(如表定义、分区信息等)被 Spark 利用来解析和执行查询。 特点: 性能优化:Spark 的内存计算模型使得它在处理大数据时比传统的 Map...
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Sp...
最近在面试一些应聘大数据岗位的技术小伙伴时,发现不少朋友对业界所谓的hive on spark和spark on hive分不太清楚;同时在日常工作中,也因为对这两个技术术语的理解不太一致,影响了进一步的技术交流。所以在这里,明哥想跟大家聊聊 hive 和 spark的爱恨情仇。
Hive on Spark 是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd(spark 执行引擎) 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的是spark on hive。 上车 概述 最权威的解释请见Apache Spark官网,http://spark.apache.org/docs...
Hive on Spark 是把hive查询从mapreduce的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd(spark 执行引擎) 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的是spark on hive。 上车 概述 最权威的解释请见Apache Spark官网,http://spark.apache.org/docs/...
【建议收藏】深度剖析 Hive on Spark 与 Spark on Hive 的区别要点, 视频播放量 254、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 20、转发人数 2, 视频作者 腾猿学堂, 作者简介 字节、阿里等大数据技术专家,大数据职业规划、校招规划、简历辅导 vx:dsflink,相关视频:
了解了这些背景知识后,接下来比较下Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别。 二、Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别 2.1 Spark on Hive 顾名思义,即将Spark构建在Hive之上,Spark需要用到Hive,具体表现为: 就是通过Spark SQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的metastore信息,进而获得metadata,但底层运行的还是...