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...
hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos"); //在hive中创建student_infos表 hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath ...
hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");//在hive中创建student_infos表hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath '/...
我们可以直接在spark的配置文件中写入hive远程元数据服务连接,之后直接在命令行开始写sql运营spark任务。将hive远程元数据配置直接放到spark配置目录中。 直接使用yarn资源管理,启动spark-shell。 ./spark-shell--masteryarn 启动spark-sql 同样我们可以直接启动spark-sql的shell,在yarn资源管理中,同样跑起来一个不中断的...
1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 <configuration><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node1:9083</value></property></configura...
1、Hive环境搭建 这里使用的是Hive3.1.3。 安装过程:略 2、HiveOnSpark 2.1、Hive引擎简介 Hive引擎包括:默认MR、tez、spark Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是...
10)启动或者重启hive的metstore服务 11)测试验证 一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别 1)Spark on Hive 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: ...
一.安装Hive 具体安装参考:Hive(一)【基本概念、安装】 安装和Spark对应版本一起编译的Hive,当前官网推荐的版本关系如下: HiveVersionSparkVersion 二.安装Spark ①在Hive所在机器安装Spark,配置Spark on Yarn模式。 安装的spark,必须是一个不包含hive的jar包的版本。
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Spa...
3)Hive on Spark测试 (1)启动hive客户端 [yobhel@hadoop101hive]$ hive (2)创建一张测试表 hive(default)>create tablestudent(idint,name string); (3)通过insert测试效果 hive(default)>insertintotable studentvalues(1,'abc'); 若结果如下,则说明配置成功 ...