--分别指定RM的地址--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>master-102</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>master-103</value></property><!--指定zk集群地址--><property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>m...
hive在spark 因其快速高效占领大量市场后通过改造自身代码支持spark作为其底层计算引擎。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 ...
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...
①在Hive所在机器安装Spark,配置Spark on Yarn模式。 可以将spark的日志,集成到Yarn上 ②配置Spark的环境变量。 exportSPARK_HOME=/opt/module/sparkexportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin source/etc/profile.d/my_env.sh 具体安装参考:Spark(一)【spark-3.0安装和入门】 三.向HDFS上传Spark纯净版jar包 使用不带had...
默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark。 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hive-2.1.1.src.tar.gz源码解压后,打开pom.xml发现spark版本为1.6.0---官网介绍版本必须对应才能兼容如hive2.1.1-spark1.6.0 4.下载spark-1.6.0.tgz源码(网上都是带有集成hive的,需要重新...
1、Spark on YARN 2、Standalone Mode 3、Spark on Mesos。Hive on Spark 默认支持 Spark on YARN 模式,因此我们选择 Spark on YARN 模式。Spark on YARN 就是使用 YARN 作为 Spark 的资源管理器。分为 Cluster 和 Client 两种模式。 环境说明 本教程 Hadoop 相关软件全部基于 CDH5.5.1,用 yum 安装,系统环...
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。
2.2 配置Metastore到MySql 在$HIVE_HOME/conf目录下新建hive-site.xml文件 [root@node09 conf]# vim hive-site.xml 添加如下内容 <?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql:...
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。比如一个SQL...