Method Description getOrCreate 获取或者新建一个 sparkSession enableHiveSupport 增加支持 hive Support appName 设置 application 的名字 config 设置各种配置。 虽然spark.sql.function中的已经包含了大多数常用的函数,但是总有一些场景是内置函数无法满足要求的,此时就需要使用自定义函数了(UDF)。 本文主要从以下几个...
而之所以也能使用hql,是因为 spark 在推广面世之初,就主动拥抱了hive,通过改造自身代码提供了原生对hql包括hive udf的支持(其实从技术细节来将,这里把hql语句解析为抽象语法书ast,使用的是hive的语法解析器,但后续进一步的优化和代码生成,使用的都是spark sql 的catalyst),这也是市场推广策略的一种吧。 spark + spa...
在你的 Spark 应用程序中,注册这个 Spark UDF Wrapper 类作为 Spark UDF,例如: spark.udf.register("my_udf",newMyUDFWrapper()) 1. 在上述示例中,我们使用spark.udf.register方法将 Spark UDF Wrapper 类注册为一个名为my_udf的 Spark UDF。 在你的 Spark 应用程序中,可以使用my_udf这个注册的 Spark UDF...
Hive on spark 共享了很多hive性能相关的配置。可以像调优hive on mapreduce一样调优hive on spark。 然而,hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size是基于统计信息将基础join转化为map join的阈值,可能会对性能产生重大影响。 尽管该配置可以用hive on mr和hive on spark,但是两者的解释不同。 数据的大小有...
UDF:自定义查询函数。 Hive的整体架构图如下: Hive拥有自己的语法树解析(Parser)、语义分析(Semantic Analyser)、以及查询优化器(Optimizer),最终以MapReduce的形式生成Job,交给Hadoop进行执行。项目开发中,由于Spark的Catalyst解析还太过简陋,一般声明对象时,还是用HiveContext.下面举个简单的例子: ...
简介:剖析下 HiveOnSpark与 SparkOnHive 的异同 一。引言 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。
在Spark driver端进行UDF初始化时,识别出需要用到的文件和jar包,通过SparkContext.addJar 和 addFile方法注册这些资源并分布到各个executor节点。 在executor中进行二次确认,先查看需要用到的资源是否已经在工作目录中,若已经包含则不需要处理;否则,尝试创建一个软链接到该文件的绝对路径中。这里没有直接复制文件到exec...
由于Spark和Hive都不支持对方的一些数据类型,在Spark中执行Hive UDF时,先将Spark的数据类型转换为Hive的inspectors或Java类型,在Hive中进行计算,执行完成后再将结果从Hive类型转换为Spark类型,如下图红框中的部分代码。 这种封装和解封的过程,比Spark原生的UDF需要多花2倍的CPU,对于复杂的数据类型,如:map, array, ...
Hive on Spark是由Cloudera发起，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。可以提高Hive查询...
在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情。 Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章