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...
spark on hive : 是spark 通过spark-sql 使用hive 语句操作hive ,底层运行的还是 spark rdd.*(1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息*(2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据*(3)接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据hive on spark: 是hive ...
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。 (1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息 (2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据 (3)接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据 Hive on Spark 是把hive查询从mapreduce 的mr ...
了解了这些背景知识后,接下来比较下Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别。 二、Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别 2.1 Spark on Hive 顾名思义,即将Spark构建在Hive之上,Spark需要用到Hive,具体表现为: 就是通过Spark SQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的metastore信息,进而获得metadata,但底层运行的还是 ...
概括起来,SparkOnHive和 HiveOnSpark的核心区别: 不在于是否访问HIVE数仓中的数据(二者都访问); 也不在于客户端的SQL语法规范是 HIVE SQL 还是 SPARK SQL(Spark支持绝大部分HiveSqly语法); 二者的核心区别在于,客户端的 SQL 是否提交给了服务角色 HiveServer2 (org.apache.hive.service.server.HiveServer2),且该...
SQL 解析层不同, Hive on Spark (hive compiler), Spark on Hive (SparkSQL compiler) 各自的长期规划不同: 其中SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展,而不再受限于 Hive,只是兼容 Hive;而 Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划,该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一,也就是说,Hive 将不再受限...
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...
Spark on Hive相反，Spark on Hive是指在Hadoop生态系统中，通过Hive Metastore，将Hive的SQL查询解析并转发给运行在Spark集群上的数据处理任务。这种方式使得用户可以在Hive的SQL语法下，利用Spark的数据处理优势。技术发展历程1.1 版本中，Hive on Spark是Spark团队对Hive的直接优化，提升了查询性能；而...
本项目方案将通过以下步骤来判断是 Spark on Hive 还是 Hive on Spark: 检查当前环境是否安装了 Spark 和 Hive。 尝试使用 SparkSession 访问 Hive 表。 如果访问成功,则判断为 Spark on Hive。 如果访问失败,则判断为 Hive on Spark。 4. 代码示例 ...