Spark SQL 和 Hive SQL 都是大数据处理的分布式 SQL 查询引擎，它们都能够在分布式环境中处理大量数据，...
Spark对Hive的强依赖,使用Hive的语法解析器、查询优化器等。 满足Spark一栈式技术栈的设计理念:Spark Sql 3.Spark on Hive 和Hive on Spark Spark on Hive:只是将hive作为数据仓库、Spark 只做计算引擎。 Hive on Spark :Hive作为数据仓库,并负责一部分的解析、优化计算,Spark 作为hive的底层执行引擎之一还负责一...
spark sql是使用spark进行计算的,hive使用MR进行计算的 1、在hive的hive-site.xml修改一行配置,增加了这一行配置之后,以后在使用hive之前都需要先启动元数据服务 cd /usr/local/soft/hive-1.2.1/conf/ <property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://master:9083</value></property> 2、启动hive...
hive>create table toronto(full_name string, ssn string, office_address string); hive>insert into toronto(full_name, ssn, office_address) values('John S. ', '111-222-333 ', '123 Yonge Street '); 1. 2. 3. //集成Hive后spark-shell下可直接访问Hive表 val df=spark.table("toronto") df...
1.将hive-site.xml、hdfs-site.xml文件复制到项目的resources目录中 2.导入依赖 依赖 3.启用Hive的支持 enableHiveSupport() 实现代码 packagecom.lzh.sql.数据加载保存/*spark连接hive步骤 1.将hive-site.xml、hdfs-site.xml文件复制到项目的resources目录中 ...
Shark:2011年Shark诞生,即Hive on Spark。为了实现与Hive兼容,Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑;可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业,通过Hive 的HiveQL解析,把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作;Shark的出现,使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-...
1.1 Hive配置 1.2 SparkSQL连接Hudi 二、创建表 2.1 常规的建表 2.2 CTAS 三、插入数据 四、查询数据 五、更新数据 5.1 普通 5.2 MergeInto 六、删除数据 七、Insert Overwrite 一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来 ...
Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct，同时Hive支持Spark写入数据。利用Spark DataFrame 接口写入...
一.hive和sparksql的集成方式(面试可能会问到) 二.spark_shell和spark_sql操作 spark_shell spark_sql 使用hiveserver2 + beeline 三.脚本使用spark-sql 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 2.从hive中写数据 使用hive的insert语句去写 使用df.write.saveAsTable("表名")(常用) ...
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎,也是大数据系统中重要的数据仓库工具,Spark SQL支持访问Hive数据仓库,然后在Spark引擎中进行统计分析。接下来介绍通过Spark SQL操作Hive数据仓库的具体实现步骤。 1. 准备环境 Hive采用MySQL数据库存放Hive元数据,因此为了能够让Spark访问Hive,就需要将MySQL驱动包拷贝到Spark安装路径下的Jars...