配置Hive on Spark 1、查看当前的计算引擎 01 set hive.execution.engine; 可以看到hive默认的计算引擎为MR,而且有提示,这个配置即将被废弃了,推荐使用spark或者tez 2、在线修改计算引擎为spark 01 set hive.execution.engine=spark; 这种方式只在当前终端有效,终端关闭,再打开又恢复为了mr。 想要永久修改引擎为spark...
7、为hive添加spark jar包: cp /opt/software/spark-1.6.0/core/target/spark-core_2.10-1.6.0.jar /opt/cdh5/hive-2.1.0/lib/ ln -s /opt/cdh5/spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar /opt/cdh5/hive-2.1.0/lib/ bin/hdfs dfs -put /opt/cdh5/...
cd /mnt/sdd/spark-1.3.1 ./bin/run-example SparkPi 10 1. 2. 出现上面的内容且无报错,则证明安装成功! 3、配置Hive On Spark Hive On Spark 是指把Hive默认的数据处理引擎改为Spark,我们这里使用的是Hive-1.2.1版本的Spark,但是在配置过程中发现只有Spark-1.3.1才能与之集成成功,其他版本的Spark均失败...
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是Spark SQL语法,Spark负责采用RDD执行。 2. Hive on Spark配置 1)兼容性说明 注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不...
在Hive 的配置文件中指定 Sparkjar包的存放位置: cd $HIVE_HOME/conf vim hive-site.xml 在其中添加下列三项配置: spark.yarn.jars hdfs://hadoop120:8020/spark-jars/* hive.execution.engine spark hive.spark.client.connect.timeout 5000 配置项添加完成后,我们就配置好了 Hive On Spark,下面对其进行测试。
2.1 编译Spark源码 要使用Hive on Spark,所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包,hive on spark 的官网上说“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官网下载的编译的Spark都是有集成Hive的,因此需要自己下载源码来编译,并且编译的时候不指定Hive。
安装和Spark对应版本一起编译的Hive,当前官网推荐的版本关系如下: HiveVersionSparkVersion 二.安装Spark ①在Hive所在机器安装Spark,配置Spark on Yarn模式。 安装的spark,必须是一个不包含hive的jar包的版本。 但是一般spark发行版都是有hive依赖的,所以要手动编译源码来获得不包含hive相关jar的spark二进制包。
1)Spark on HiveSpark 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; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; 通过SparkSQL来...
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 spark 作业; 无论用户如何配置 spark-defaults.conf, hive on spark 固定使用的都是 yarn cluster 模式; 如果用户在 beeline 中,通过命令 “set spark.submit.deployMode=client” 手动指定 hive on spark 的deployMode 为...