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...
Reduce端:将输出的小文件,合并成大文件。 --开启合并Hive on Spark任务输出的小文件 set hive.merge.sparkfiles=true;
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...
hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos"); //在hive中创建student_infos表 hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath ...
最近实践过程中引发了很多思考,其中Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive这三者的关系是其中非常有意思且容易混淆的的概念。相信很多刚接触spark的童鞋还没理解spark怎么回事的时候就看到这三个概念更是以一头雾水。特地单独拎出来以梳理清楚记录下来。
Spark sql on Hive (1)获取包 Hive 版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar spark 版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4 (需要把 Hive 编译进去) (2)在 $SPARK_HOME/conf 目录创建 hive-site.xml 文件,内容如下: <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> ...
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 ...
Hive是目前大数据领域,事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的,但是由于MapReduce速度实在比较慢,因此这几年,陆续出来了新的SQL查询引擎,包括Spark SQL,Hive On Tez,Hive On Spark等。 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...
Hive on spark:hive on spark实现详解 1. Hive流程: 语法分析阶段,Hive利用Antlr将用户提交的SQL语句解析成一棵抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。 生成逻辑计划包括通过Metastore获取相关的元数据,以及对AST进行语义分析。得到的逻辑计划为一棵由Hive操作符组成的树,Hive操作符即Hive对表数据的处理逻辑,比如对...
结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层，把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。Hive和Spark...