// 导入必要的包importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Hive to Spark SQL").enableHiveSupport()// 启用 Hive 支持.getOrCreate()// 获取 HiveContextvalhiveContext=newHiveContext(spark.sparkContext...
return hive_context.sql(sql_string_with_param) File "/opt/cloudera/parcels/CDH-5.8.5-1.cdh5.8.5.p0.5/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/context.py", line 580, in sql File "/opt/cloudera/parcels/CDH-5.8.5-1.cdh5.8.5.p0.5/lib/spark/python/lib/py4j-0.9-src.zip/py4j/java...
packagecom.data.sparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.SQLContext/*** SQLContext的使用*/objectSparkContext{defmain(args:Array[String]):Unit={valpath=args(0)//1.创建相应的ContextvalsparkConf=newSparkConf()//在测试或者生产中,AppName和Master通过脚本进行指定/...
再部署一套SQL任务执行系统用来使用Spark执行所有的SQL,包括HDFS,HiveServer2&MetaStore和Spark,DataStudio。新部署的系统需要周期性从生产环境同步任务信息,元数据信息和HDFS数据,在这个新部署的系统中把Hive SQL任务改成Spark SQL类型任务,这样一个用户的SQL在原有系统中使用Hive SQL执行,在新部署的系统中使用Spark执行。
Hive 转 SparkSQL 1. SparkSQL vs Hive 性能差距:SparkSQL 比 Hive 快很多 稳定性差距: 负载高时 hiveserver2 稳定...
SparkSQL替换Hive Hive迁移到SparkSQL的“正确打开方式”: 1、编译Spark加上-Phive -Phive-thriftserver参数 2、部署Spark(Yarn)集群 3、配置SparkSQL共用Hive的元数据库 4、用spark-hive(spark-sql)工具替换原有的hive命令 5、-e/–f 或者thriftserver提交作业。
数据平台向某个执行引擎提交查询之前,会先访问智能执行引擎选择服务。在选定合适的执行引擎之后,数据平台将任务提交到对应的引擎,包括 Hive,SparkSQL,以及较大内存配置的 SparkSQL。 并且在 SQL Engine Proposer,我们添加了一系列策略: 规则策略,这些规则可以是某一种 SQL pattern,proposer 使用 Antlr4 来处理执行引擎...
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。
首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行...
SparkSql 是最有潜力成为数据仓库的主要形式,但目前来说仍然是以 Hive meta库作为元数据管理 hdfs 作为数据存储,由于本身的 sql 解析器不如 Hive,一般情况下是用 Hive 的 sql 解析器来替换本身的解析器。本质来说 SparkSql 只是作为hive 的计算速度强化版使用; ...