数据处理方式:Spark SQL支持实时和批处理,而Hive SQL主要适用于批处理。 数据格式支持:Spark SQL支持多种数据源和格式,而Hive SQL主要支持HDFS上的静态数据。 交互模式:Spark SQL支持交互式查询,而Hive SQL主要用于批量查询。 事务支持:Spark SQL支持ACID事务,而Hive SQL默认情况下不支持(需要修改配置)。 综上所述...
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读写上,同是对表级别的操作。 默认为HiveSql语法解析器:可配置切...
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...
通过本文,我们分析了Spark SQL与Hive SQL的不同之处,包括性能、数据处理方式、交互模式等。Spark SQL的实时处理能力和更快的性能使其在数据分析和机器学习场景中更受欢迎;而Hive SQL则适合于需要批量处理和分析的传统数据仓库场景。 在选择使用Spark SQL或者Hive SQL时,开发者需要依据具体的需求和场景来决定。Spark ...
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,...
这里说下sparkthriftserver和hivethriftserver的区别,二者的端口一定要区分: hivethriftserver:hive服务端的服务,远程通过jdbc或者beeline连接,使用hsql操作hive。 sparkthriftserver:spark的服务,远程通过jdbc或者beeline连接spark,使用spark sql操作hive。 (1)在$SPARK_HOME/conf目录创建hive-site.xml文件,内容如下: ...
1)Spark on HiveSpark 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 Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; 通过SparkSQL来...
与SparkSQL的区别 SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案。Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL。这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现。Hive On Spark比SparkSQL稍晚。Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive...