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,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件...
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主要用于结构型数据处理,它的前身为Shark,在Spark 1.3.0版本后才成长为正式版,可以彻底摆脱之前Shark必须依赖HIVE的局面。与过去的Shark相比,一方面Spark SQL提供了强大的DataFrame API,另一方面则是利用Catalyst优化器,并充分利用了Scala语言的模式匹配与quasiquotes,为Spark提供了更好的查询性能。 在Databricks...
Spark SQL终端操作:直接使用spark-sql命令进入终端,以HiveQL的方式操作。 Spark Shell操作:使用spark-shell进入Shell,通过spark.sql("HiveQL语句")执行HiveQL。 提交Spark SQL应用程序:编写应用程序,打包为JAR,然后使用spark-submit提交到Spark集群。 示例代码 以下是使用Spark SQL操作Hive的一个示例: importorg.apache...
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...
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...
摘要: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。 本文分享自华为云社区《Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?》,作者:dayu_dls 。 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SparkSQL都不负责计算。Hive...
1,Spark RDD计算引擎 2,Spark SQL的SQL语法解析 3,Hive MR计算引擎 4,Hive SQL的SQL语法解析 什么是Spark RDD计算引擎? Spark整个生态群中,底层计算引擎是基于RDD的。这个也是为什么Spark计算性能比较快的原因。 通常我们狭隘上理解的SparkRDD计算引擎,是指RDD底层生成DAG执行计划,基于DAG生成详细的excutor和更细粒度...
Spark on Hive 是Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; 通过SparkSQL来操作Hive表中的...