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...
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...
这种方式是Hive主动拥抱Spark做了对应开发支持,一般是依赖Spark的版本发布后实现。 Spark on Hive:spark本身只负责数据计算处理,并不负责数据存储。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...
(由于spark编译时可以把hive metastore api等相关代码一并打包到spark的二进制安装包中,所以使用这种模式,我们并不需要额外单独安装hive); Hive 2.0 之后,MR执行引擎已经出于deprecated 状态,“It may be removed without further warning.”,hive官方推荐使用的是 hive on tez 或 hive on spark; Hiv3.0 之后, hiv...
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 ...
Spark为RDD提供了一系列的转换(Transformation),其中有些转换也是面向SQL 的,如groupByKey、join等。但如果使用这些转换(就如Shark所做的那样),就意味着我们要重新实现一些Hive已有的功能;而且当 Hive增加新的功能时,我们需要相应地修改Hive on Spark模式。有鉴于此,我们选择将Hive的操作符包装为Function,然后应用到...
一.Hive on Spark介绍 Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,最初由Facebook开发,在经过多年发展之后,已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark(SparkSQL的前身)等引擎而言,Hive拥有更为广泛的用户基础以及对SQL语法更全面的支持。Hive最初的计算引擎为MapReduce,受限于其自身的Map+Reduce计算模式,以...
1)Spark on Hive Spark on Hive 是Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息;
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,...