Hive on Spark是从Hive on MapReduce演进而来,Hive的整体解决方案很不错,但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间,查询耗时太长,这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的,那么如果我们不生成MapReduce Job,而是生成Spark Job,就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveQL的响应时间。 Hive on Spark现在是Hi...
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提供了spark-sql命令可以直接操作hive或impala,可以启用sparkthriftserver服务,然后利用beeline远程连接spark,利用spark sql。sparksql的诞生其实就是为了代替hsql。Sparksql的元数据也是使用hive的metastore进行管理,所以需要配置hive.metastore.uris参数。 这里说下sparkthriftserver和hivethriftserver的区别,二者的端口一定...
Hive on Spark 是在Hive中配置Spark,运行方式入口是通过Hive,底层是有第三方的hive on spark中间包自动转换MR引擎,变为SparkRDD引擎。 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...
Hive on Spark是由Cloudera发起,由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目,其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。 通过该项目,可以提高Hive查询的性能,同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择,从而进一步提高Hive和Spark的普及率。参考:...
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将不再受限于一个引擎,可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件 ...
sparksql hivesql 区别 sparksql和hive on spark性能对比 一Spark sql 1. spark rdd Spark整个生态群中,底层计算引擎是基于RDD的。这个也是为什么Spark计算性能比较快的原因。 通常我们狭隘上理解的SparkRDD计算引擎,是指RDD底层生成DAG执行计划,基于DAG生成详细的excutor和更细粒度的多线程池模型来减少task启动开销。
1.Spark SQL与Hive On Spark Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源,包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的,一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目,只不过提供了针对Hive执行查询的工功能而已。适合在一些使用Spark技术栈的大数据应...
Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源,包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的,一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目,只不过提供了针对Hive执行查询的工功能而已,适合在一些使用Spark技术栈的大数据应用类系统中使用。
Sparkonhive与 Hive on Spark 的区别 Spark on hive Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。 (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 ...