首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
SparkSql的实现:HiveContext(官方推荐使用HiveContext);SqlContext HiveContext:支持Sql语法解析器和HiveSql语法解析器,HiveContext是SqlContext的子类。HiveContext只是用来处理hive数据仓库中读入的操作。 SqlContext:只支持语法解析器,SqlContext可以处理SparkSql能够支持的剩下的所有数据源。 两者处理的粒度是限制在数据的...
val spark=SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()//使用SparkSQL连接外置的Hive//1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下//2. 启用Hive的支持//3. 增加对应的依赖关系(包含MySQL驱动)spark.sql("use lzh") spark.sql("show tables").show() spark.sql("select * fr...
Spark SQL 是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块 Hive:基于Hadoop的SQL引擎工具,目的是为了简化MapReduce的开发,提高开发效率,可以把SQL转化成MapReduce程序(因为大数据统计用的是新的代码方式) Spark SQL 的前身是Shark,受Hive发展的制约 Shark分为SparkSQL(兼容Hive)和Hive on Spark(计划将Spark作为...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectSparkSQLHiveDemo{defmain(args:Array[String]):Unit= {valspark =SparkSession.builder() .appName("Spark Hive Demo") .enableHiveSupport() .getOrCreate() spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(id INT, name STRING, age INT)") ...
Hive Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上。Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。 2 Spark SQL Spark SQL则是基于内存计算Spark框架。Spark SQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage...
一、spark和hive的区别 Hive: hive底层是hdfs【分布式文件系统】+MapReduce【MR计算引擎】。那么直观理解就是HIVE的SQL通过很多层解析成了MR程序,然后存储是放在了HDFS上。、 hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎 Spark: spark是个生态群,...
Spark系列 - (3) Spark SQL Spark 3. Spark SQL 3.1 Hive、Shark和Sparksql Hive:Hadoop刚开始出来的时候,使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce,但是MapReduce的使用难度较大,所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题,Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
计划使用sparksql组件从hive中读取数据,基于前三篇文章,我已经安装好了hadoop、spark和mysql,对于我想通过sparksql来读取hdfs上的数据来说,这三个软件必不可少。安装hive数据仓库,还需要下载hive安装包以及mysql的驱动。 二、mysql驱动下载 下载地址:https://downloads.mysql.com/archives/c-j/ ...