1 FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create spark client. 这个问题,是我通过hive on spark,将数据从hive写入到elasticsearch时任务启动时出现的。 在hive-log4j2.properties中查看到hive的日志路径property.hive.log.dir = ${sys:java.io...
这种方式是Hive主动拥抱Spark做了对应开发支持,一般是依赖Spark的版本发布后实现。 Spark on Hive:spark本身只负责数据计算处理,并不负责数据存储。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...
在Hadoop集群中,MapReduce需要配置mapred-site.xml文件,该文件包含MapReduce的配置信息。 Spark是一种通用的分布式计算引擎,可以独立安装和使用,不需要依赖其他组件。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射为一张数据库表,并提供SQL查询接口。在Hadoop集群中,Hive需要配置hive-site.xml文件,该文件包...
第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配等函数式语言特性，利用Catalyst开发执行计划优化策略比Hive要简洁得多。去年Spark summit上Cat...
A.Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据B.Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言C.Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责D.Spark SQL增加了DataFrame(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句相关...
关于Spark SQL&Hive区别与联系,下列说法正确的是?() A.Spark SQL依赖Hive的元数据B.Spark SQL的执行引擎为Spark core,Hive默认执行引擎为MapReduceC.Spark SQL不可以使用Hive的自定义函数D.Spark SQL兼容绝大部分Hive的语法和函数相关知识点: 试题来源: 解析 B,C,D 反馈 收藏 ...
下面关于Spark SQL的描述正确的是: A、Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B、Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言 C、Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D、Spark SQL增加了DataFrame(
百度试题 结果1 题目Hive底层所依赖的计算引擎可以是:( ) A. Flink B. MapReduce C. Tez D. Spark 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD 反馈 收藏
Shark的设计导致了两个问题:A.执行计划优化完全依赖于 Hive ,不方便添加新的优化策略B.执行计划优化不依赖于 Hive ,方便添加新的优化策略C.Spark 是
下面关于Spark SQL的描述正确的是:( ) A. Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B. Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言 C. Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D. Spark SQL增加了DataFrame(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark ...