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...
【建议收藏】深度剖析 Hive on Spark 与 Spark on Hive 的区别要点, 视频播放量 254、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 20、转发人数 2, 视频作者 腾猿学堂, 作者简介 字节、阿里等大数据技术专家,大数据职业规划、校招规划、简历辅导 vx:dsflink,相关视频:
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,SparkOnHive...
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...
Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别 Spark on 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 ...
允许在Hive和Spark之间共享资源和能力，以满足不同场景的需求。在实际应用中，选择哪种方式取决于具体的数据处理需求和技术栈。以上内容是对HiveOnSpark和SparkOnHive的分析，希望对大家在大数据技术应用中有所帮助。如有更多大数据相关问题，欢迎关注明哥的微信公众号或知乎专栏“明哥的IT随笔”。
1、Spark on Hive 数据源是:hive,Spark 获取hive中的数据,然后进行SparkSQL的操作 (hive只是作为一个spark的数据源)。 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 rd…
hive on spark和spark on hive hive on spark和spark on hive优劣势,序言sql在hive的使用具体还分为了2种解决方案:hiveonspark和sparksql,这里主要使用的是sparksql。因为两者都是使用spark替换mapreduce作为计算引擎.实际区别是HiveOnSpark是Hive封装了Spark.SparkSql是