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...
conf.setAppName("hive"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //HiveContext是SQLContext的子类。 HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc); hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos"); //在hive中创建student_infos表 hiveContext.sql(...
JavaSparkContext sc=newJavaSparkContext(conf);//HiveContext是SQLContext的子类。HiveContext hiveContext =newHiveContext(sc); 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...
(由于spark编译时可以把hive metastore api等相关代码一并打包到spark的二进制安装包中,所以使用这种模式,我们并不需要额外单独安装hive); 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, hiv...
hive spark的java 连接 hive on spark spark sql <一>Hive on Spark运行环境搭建 楔子 Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
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...
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 Spa
spark on hive。上文已经说到,spark本身只负责数据计算处理,并不负责数据存储。其计算处理的数据源,可以以插件的形式支持很多种数据源,这其中自然也包括hive。当我们使用spark来处理分析存储在hive中的数据时,这种模式就称为为 spark on hive。这种模式下,用户可以使用spark的 java/scala/pyhon/r 等api,也可以使用...
HiveonSpark配置 兼容性说明 注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。 因为Hive3.1.2 支持的 Spark 版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。 编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方法,直到...
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...