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...
Hive 2.0 之后,MR执行引擎已经出于deprecated 状态,“It may be removed without further warning.”,hive官方推荐使用的是 hive on tez 或 hive on spark; Hiv3.0 之后, hive官方推荐使用的是 hive on tez,并在Hive4.0中,移除了 hive on spark; 五。HiveOnSpark 和 SparkOnHive 的核心异同 概括起来,SparkOn...
总之,Spark使用Hive来提供表的metadata信息。 2.2 Hive on Spark 顾名思义,即将Hive构建在Spark之上(Hive的底层默认计算引擎为Hadoop的MapReduce),Hive需要用到Spark,具体表现为: Hive 的底层默认计算引擎从MapReduce改为Spark; 通过修改hive-site.xml配置项hive.execution.engine的值来修改执行引擎(默认为mapreduce,即...
(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 (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd(spark 执行引擎) 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入j...
Hive on Spark尽可能少改动Hive的代码,从而不影响Hive目前对MapReduce和Tez的支持,以及在功能和性能方面的影响; 对于选择Spark的用户,应使其能够自动的获取Hive现有的和未来新增的功能,如数据类型、UDF、逻辑优化等; 尽可能降低维护成本,保持对Spark依赖的松耦合,不做专门针对spark引擎,而对其它引擎有影响的改动 ...
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 ...
Hive on SparkHive on Spark是一种将Apache Hive的SQL查询能力整合到Apache Spark中的技术。它允许用户在Spark环境中运行Hive查询，同时利用Spark的高性能计算能力。Hive on Spark的出现，旨在解决Hive在处理大规模数据时性能瓶颈的问题。Spark on Hive相反，Spark on Hive是指在Hadoop生态系统中，通过Hive ...
Hive on Spark和Spark on Hive之间从SQL和计算引擎是一模一样的,如果区分? Hive on Spark 是在Hive中配置Spark,运行方式入口是通过Hive,底层是有第三方的hive on spark中间包自动转换MR引擎,变为SparkRDD引擎。 Spark on Hive 是在Spark中配置Hive,运行方式入口是通过Spark,底层通过配置Hive的hive-site.xml,hdfs...
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...