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,spark 在推广面世之初就主动拥抱hive,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。这种方式是是Spark主动拥抱Hive实现基于Hive使用。 Spark + Spark Hive Catalog。这是spark和hive结合的一种新形势,随着数据...
.set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName, "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") .set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName + ".type", "hive") .set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName + ".default-namespace", "default") .set("spark.sql.catalog."...
valspark:SparkSession=SparkSession.builder().master("local").appName("SparkOperateIceberg")//指定hive catalog, catalog名称为hive_prod.config("spark.sql.catalog.hive_prod","org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") .config("spark.sql.catalog.hive_prod.type","hive") .config("spark.sql.catalog.h...
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,spark 在推广面世之初就主动拥抱hive,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。这种方式是是Spark主动拥抱Hive实现基于Hive使用。 Spark + Spark Hive Catalog。这是spark和hive结合的一种新形势,随着数据...
CatalogManager维护了所有Catalog实例的键值对信息,能够根据catalog名称返回对应的Catalog实例,其中有一个固定的名字叫spark_catalog,用于当前默认的Catalog实例实现,该示例就是V2SessionCatalog,它代理了普通的SessionCatalog,因此,在使用时,即使什么Catalog都不注册,Spark也会根据默认的Catalog实例加载Hive数据源。但是V2Session...
1.hive和Spark的比较 hive:将sql解析成MR任务。 Spark :修改hive的内存管理、物理计划、执行三个模块 2.两者的解耦 Spark对Hive的强依赖,使用Hive的语法解析器、查询优化器等。 满足Spark一栈式技术栈的设计理念:Spark Sql 3.Spark on Hive 和Hive on Spark ...
其实用spark写hive的动态分区表,在我之前经历过的项目里早就做过了,只不过当时用的是spark streaming,而且当时用的spark版本为spark2.3。 就是这样一个破组合,当时可算是把我给坑惨了,因为官方说,spark2.x不能直接操作hive3.x,原因在于他们无法共享catalog,Emm... 好吧。
Databricks 收购 Iceberg 背后公司 Tabular 后,Unity Catalog、Apache Gravitino 等元数据技术更是被提到了新的高度,用于统一解决 Data + AI 的数据管理,Hive metastore 也将会被逐渐替代。而 hiveserver2 抛开 Hive 计算引擎本身的没落,自身稳定性不足也比较突出,尤其在资源隔离、限流控制等方面。
以下是元存储版本 2.1 的示例,其中链接服务名为 HiveCatalog21: 复制 spark.sql.hive.metastore.version 2.1 spark.hadoop.hive.synapse.externalmetastore.linkedservice.name HiveCatalog21 spark.sql.hive.metastore.jars /opt/hive-metastore/lib-2.1/*:/usr/hdp/current/hadoop-client/lib/* 配置Spark 会话 ...
注意:这里直接 read.format 方式一直使用的是 HiveCatalog 去获取信息,老是报错,目前还没定位出问题 效果如下: 更新数据后,存储路径目录变化如下 元数据和数据都有新增相应的版本,猜测是以快照的方式实现? 表结构 更新前数据 更新后数据 ...