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 指的是在 Spark 环境中运行 Hive 查询。这通常意味着使用 Spark SQL(Spark 的结构化数据处理模块)来执行 HiveQL(Hive 的查询语言)查询。在这种模式下,Hive 的元数据(如表定义、分区信息等)被 Spark 利用来解析和执行查询。 特点: 性能优化:Spark 的内存计算模型使得它在处理大数据时比传统的 Map...
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...
(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 (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd(spark 执行引擎) 操作. 相对于spar...
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...
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...
Hive on Spark:在这种模式下,数据是以table的形式存储在hive中的,用户处理和分析数据,使用的是hive语法规范的 hql (hive sql)。 但这些hql,在用户提交执行时(一般是提交给hiveserver2服务去执行),底层会经过hive的解析优化编译,最后以spark作业的形式来运行。hive在spark 因其快速高效占领大量市场后通过改造自身代码...
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 ...
sql 在 hive的使用具体还分为了2种解决方案:hive on spark 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Hive On Spark 是Hive封装了Spark. SparkSql是Spark封装了Hive.搜索引擎分别是自己的设计逻辑cuiyaonan2000@163.com ...