Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。 2 Spark SQL Spark SQL则是基于内存计算Spark框架。Spark SQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了Spark SQL代码。由于摆脱了对Hive的依赖性,S
val spark=SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()//使用SparkSQL连接外置的Hive//1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下//2. 启用Hive的支持//3. 增加对应的依赖关系(包含MySQL驱动)spark.sql("use lzh") spark.sql("show tables").show() spark.sql("select * fr...
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作为执行引...
spark sql结果: 2024-08-2309:47:28getjobid:6145076627211550722024-08-2309:47:37INFO Costtimeis:+9.000+s2024-08-2309:47:37INFOCurrenttask status: SUCCESS hivesql结果:2024-08-2309:47:47getjobid:6147528086163292162024-08-2309:47:47INFOCurrenttask status:RUNNING2024-08-2309:47:47sql:--HiveSELECT...
Spark SQL 查询与 Spark 程序集成。Spark SQL 允许我们使用 SQL 或可在 Java、Scala、Python 和 R 中使用的 DataFrame API 查询 Spark 程序中的结构化数据。要运行流式计算,开发人员只需针对 DataFrame / Dataset API 编写批处理计算, Spark 会自动增加计算量,以流式方式运行它。这种强大的设计意味着开发人员不必...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
以下是Spark SQL和Hive SQL的主要区别: 三、代码示例 在这一部分,我们将通过代码示例来展示Spark SQL和Hive SQL的用法。 1. Spark SQL示例 以下是使用Spark SQL进行基本数据查询的示例代码: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Spark SQL Example")\.enableHi...
三、Spark与Hive融合架构3.1 Spark On Hive3.1.1 基本原理Spark on Hive 写的是 Spark SQL3.1.2...
Spark SQL相对于Hive的执行速度,通常可以达到几倍到几十倍的提升,具体取决于查询的复杂性、数据的大小和集群的配置。在一些基准测试中,Spark SQL查询性能甚至超越了Hive上百倍。这是因为Spark SQL能够充分利用内存进行计算,避免了Hive中频繁的磁盘IO操作。 然而,当数据量非常大时,比如达到了TB级别甚至PB级别,Spark SQ...