这个问题,是我通过hive on spark,将数据从hive写入到elasticsearch时任务启动时出现的。 在hive-log4j2.properties中查看到hive的日志路径property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}, 如果hive装在root用户,则 hive on spark 遇到的坑,这篇文章作者认为是hive与spark版本的问题,但是hive2...
Hive与Spark之间整合有3种模式,本篇从Hive on Spark和Spark on Hive的使用出发,hive支持mr、tez和spark三种底层计算引擎,通过部署Hive on Spark环境实现Hive用到Spark的体验,Spark on Hive的使用则比较简单直接通过SQL操作Hive,最后罗列常见的一些大数据性能调优方法。 @ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述...
.config(conf) // 指定hive的metastore的端口 默认为9083在hive-site.xml中查看 .config("hive.metastore.uris","thrift://192.168.40.51:9083") //指定hive的warehouse目录 .config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://192.168.40.51:9000/user/hive/warehouse") //直接连接hive .enableHiveSupport() .getOr...
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S...
1 Hive相关的操作 Spark SQL支持读写Hive,不过Hive本身包含了大量的依赖,这些依赖spark默认是没有的。如果Hive的依赖在Classpath中,那么Spark可以自动加载(注意Spark的worker节点也需要提供这些依赖)。默认配置Hive只需要把相关的hive-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml 放到conf目录下即可。 当使用hive时,需要在...
说明1:由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本,直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包,不包含hadoop和hive相关依赖,避免冲突。 说明2:Hive任务最终由Spark来执行,Spark任务资源分配由Yarn来调度,该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集...
Spark是一种通用的分布式计算引擎,可以独立安装和使用,不需要依赖其他组件。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射为一张数据库表,并提供SQL查询接口。在Hadoop集群中,Hive需要配置hive-site.xml文件,该文件包含Hive的配置信息。 HBase是一种NoSQL数据库,通常与Hadoop一起使用。在Hadoop集群中,H...
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。
2.IDEA连接Hive 这里是连接远程的Hive,如果还没有部署Hive,请参考Hive之环境安装,前提是必须先启动hdfs。 2.1.引入依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.3.0</...
Hive优点: 易于学习和使用:Hive采用类SQL语言,更容易上手。 处理大数据:Hive适用于处理大规模数据集。 成熟稳定:Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案,经过长期的发展和优化,稳定性较高。 Hive缺点: 性能较低:Hive采用磁盘存储,性能相对较低。 不适用于实时处理:Hive不适合处理实时数据,只能进行批处理。 需要依赖Hadoo...