Hive 可以直白理解为 Hadoop 的API包装,采用 SQL 语法实现业务,底层依然 Map Reduce 引擎来执行,但是转换逻辑被 Hive 作为通用模块实现掉了。 我们发现 Hive 本质上并没有什么技术创新,只是将数据库和MapReduce两者有效结合,但是却给上层的程序员提供了极大的开发便利。 虽然,在性能方面没有质的飞跃,但是由于开发门...
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要就是解决数据存储和数据分析计算的问题（通过HDFS和MapReduce实现）。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储，查询，分析数据，方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。从Hadoop到...
Hive 可以直白理解为 Hadoop 的 API 包装,采用 SQL 语法实现业务,底层依然 Map Reduce 引擎来执行,但是转换逻辑被 Hive 作为通用模块实现掉了。 我们发现 Hive 本质上并没有什么技术创新,只是将数据库和MapReduce两者有效结合,但是却给上层的程序员提...
并且spark原生支持hdfs,所以大部分公司都是使用hdfs做数据存储,spark来进行数据运算。 在hadoop推出了hive之后,spark也推出了自己的spark SQL。不过后来hive也支持使用spark作为计算引擎代替MapReduce了,这两者的性能上差异也就很小了,我个人还是更喜欢hive一点,毕竟写起来方便。 另外spark除了计算框架之外,当中也兼容了一...
安装网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.4/hadoop-3.2.4.tar.gz 解压到到D盘,目录为:D:\hadoop-3.2.4 打开hadoop-3.2.4文件夹,如下所示 bin目录里是可执行程序 sbin目录里是可执行脚本 etc/hadoop目录里是配置文件 ...
具体实现在我之前的博文中已经讲过,在这里就不再重复了,实现很简单,可以参考:大数据Hadoop之——Spark SQL+Spark Streaming 【总结】Spark使用Hive来提供表的metadata信息。 2)Hive on Spark(本章实现)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...
Hive可以简单理解为,Hadoop之上添加了自己的SQL解析和优化器,写一段SQL,解析为Java代码,然后去执行MR,底层数据还是在HDFS上。 这看起来挺完美,但问题是程序员发现好慢啊。原因是MR,它需要频繁写读文件。这时基于内存的Spark出现了,Spark是替代MR的,它会为SQL生成有向无环图,加上各种算子和宽窄依赖的优化,使得计算...
Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系? 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己...
首先,大家都知道 Hadoop、Hive、Spark 都是大数据相关的系统和技术,大数据也属于数据管理系统的范畴。 因而我们可以从数据管理的解决的问题出发展开来讲解一下这个问题。 任何公司的数据管理系统无非涉及到两个问题: 1、数据怎么存? 2、数据怎么算? 为了让大家从根源上理解大数据技术的演进过程,我们从单机时代开始说起...
Hive 可以直白理解为 Hadoop 的 API 包装,采用 SQL 语法实现业务,底层依然 Map Reduce 引擎来执行,但是转换逻辑被 Hive 作为通用模块实现掉了。 我们发现 Hive 本质上并没有什么技术创新,只是将 数据库 和 MapReduce 两者有效结合,但是却给上层的程序员提供了极大的开发便利。