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S...
更进一步,在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode=client” 手动指定 hive on spark 的deployMode 为 client ,然后提交 hive on spark 作业,则这些作业会因为 spark jvm 进程启动失败而报错; 综上所述: hive on spark 模式下,hs2 承载了 spark 客户端的角色,hs2 通过 spark-submit脚本提交 s...
其计算处理的数据源,可以以插件的形式支持很多种数据源,这其中自然也包括hive,spark 在推广面世之初就主动拥抱hive,使用spark来处理分析存储在hive中的数据时,这种模式就称为为Spark on Hive。这种方式是是Spark主动拥抱Hive实现基于Hive使用。 Spark + Spark Hive Catalog。这是spark和hive结合的一种新形势,随着数据...
使用hive on spark 一般来说除了hadoop平台的开发人员,我们更多的是学会去使用hive on spark这个工具,而如果你已经用过hive,那么对你来说hive on spark的使用是小菜一碟:Hive 的用户可以通过hive.execution.engine来设置计算引擎,目前该参数可选的值为mr和tez。为了实现Hive on Spark,我们将spark作为该参数的第三个...
Hive on Spark架构设计 ①新的计算引擎 Hive的用户可以通过hive.execution.engine来设置计算引擎,该参数可选的值为mr和tez。为了实现Hive on Spark,我们将spark作为该参数的第三个选项。要开启Hive on Spark模式,用户仅需将这个参数设置为spark即可。 ②以Hive的表作为RDD ...
当我们在 Hive On Spark 模式下同时启用多个 Hive 客户端进行操作时,会发现,后启动的多个 Hive 执行任务时(可能)会卡住,如下所示: 进入历史服务器,查看该任务的执行详情,会发现如下提示: 提示任务已经添加但是未激活,原因是 AM 资源溢出。 Yarn 默认使用的是容量调度器Capacity Scheduler(队列),该队列的总容量默...
hive on spark。在这种模式下,数据是以table的形式存储在hive中的,用户处理和分析数据,使用的是hive语法规范的 hql (hive sql)。 但这些hql,在用户提交执行时(一般是提交给hiveserver2服务去执行),底层会经过hive的解析优化编译,最后以spark作业的形式来运行。事实上,hive早期只支持一种底层计算引擎,即mapreduce,...
所谓的第二个是Spark On Hive，即Hive外包了一层基于Spark的用户界面，可通过Spark直接执行Hive相关操作，如Hive表、Hive UDFs和HiveQL等均可正常使用且无误。原有基于Hive的问题资料，可以继续通过SparkSQL进行使用。对于新资料，若希望保持在Hive作为数据仓库的环境中，使用SparkSQL可以享受Spark针对RDD设计...
5、本地和远程运行模式 Hive On Spark提供两种运行模式,本地和远程。如果将Spark Master设置为local,比如set spark.master=local,那么就是本地模式,SparkContext与客户端运行在一个JVM中。否则,如果将Spark Master设置为Master的地址,那么就是远程模式,SparkContext会在远程的JVM中启动。