21年初的时候Hive还是B站主要的离线计算引擎,80%以上的离线作业使用 Hive 执行,Spark2.4作业占比接近20%,集群资源的使用率长期维持在80%以上。21年3月 Spark3.1 发布,相较于 Spark2.4 性能有了较大的提升,我们开始推动Spark3.1 在B站的落地,同时将 Hive-SQL 整体迁移至 Spark-SQL。 在B站,离线计算的调度已经完...
得到DataFrame 和 rdd1 装有同样数据的容器，再将 DataFrame 插入到Hive 表中 df.write .mode("...
最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数据。因此推出了Hive。H ive底层基于MapReduce实现SQL功能,能够让数据分析人员,以及数据开发人员,方便的使用Hive进行数据仓库的建模和建设,然后使用SQL模型针对数据仓库...
Hive更适合于数据仓库的任务，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使其成为Hadoop...
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-site.xml等配置文件来直接操作hive SQL,其实是Hive的语法规则,但是计算还是本身的SparkRDD引擎。 Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive使用场景 从计算引擎上来看,三者都是SparkRDD计算引擎。从计算性能上来看,...
只不过语法稍微有一点差别,这里之所以也能使用hivesql,是因为 spark 在推广面世之初,就主动拥抱了hive,毕竟hive发展的比较早,快成行业标准了;通过改造自身代码提供了原生对hivesql的支持,这也是市场推广策略的一种吧。 5.总结 讲到这里,我们大概明白,一个道理:闻道有先后;我们在面试讨论的spark和hive的区别的时候,...
1、HiveContext是SQLContext的子类,连接Hive建议使用HiveContext。 2、由于本地没有Hive环境,要提交到集群运行,提交命令: /spark-submit --master spark://node1:7077,node2:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2G --total-executor-cores 1
场景1:在数据条数为491条时,使用spark sql 和hive sql在中台处理的时间,分别用时9s和55s //使用的SQL语句SELECTYEAR(update_time)ASyear,month(update_time)asmonthFROMdwd_tb_customer_store_appraiseWHEREYEAR(update_time)=2023GROUPBYYEAR(update_time),month(update_time)ORDERBYyear,month ...
Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。支持实时计算和机器学习。相比之下，Hive 使用 MapReduce作为执行...