个人感觉spark rdd的性能更高一些,毕竟不需要解析sql语句。 二hive on spark 1. 含义 将hive底层的计算引擎由mr换位spark。 个人理解 hive on spark = hive sql解析引擎 + spark rdd计算。 2. 示例 在使用conn进行SQL操作之前,先执行SQL将hive.exection.engine设置为spark即可使用Hive on Spark。 三spark on ...
Spark SQL是Spark的计算模块之一,它和Spark的基础模块RDD不一样,是专门用于处理结构化数据的。Spark SQL兼容Hive,拥有比hive更好的性能,目前已支持TPC-DS基准,是大数据背景下优良的数据仓库解决方案之一。Spark SQL提供了对关系型数据库的增、删、查、改等的交互式操作, 也可以对Hive 和Json 等数据格式的数据进行...
Hive和SparkSQL都不负责计算。Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez。Spark可以连接多种数据源,然后使用SparkSQL来执行分布式计算。 Hive On Spark 配置 (1)首先安装包要选择对,否则就没有开始了。 Hive版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar spark版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive(不需要把Hive...
hiveon 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。 回到顶部 Hiv...
Hive on Spark hiveon 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...
对于某些需要对一张表执行多次操作的场景,Hive On Spark内部做了优化,即将要多次操作的表cache到内存中,以便于提升性能。但是这里要注意, 并不是对所有的情况都会自动进行cache。所以说,Hive On Spark还有很多不完善的地方。 hive on spark环境搭建 1、安装包apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz2、在/usr/local目录下...
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...
先说明一点,hive有hive on mapreduce和hive on spark 而Sparksql和hive都是类似于翻译器执行sql语言的 hive on spark 和Sparksql并没有特别明显的性能优化(毕竟计算引擎都是Spark) 那么就对比一下hive on mapreduce和Sparksql hive on mapreduce 适合处理离线非实时数据 Sparksql 实时性要求或者速度要求较高的场所...
Hive On Spark配置步骤包括：1. **正确安装版本**：确保Hive版本为apache-hive-2.1.1-bin.tar，Spark版本为spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive。2. **调整配置**：在hive-site.xml中设置SPARK_HOME环境变量，调整Spark运行参数。3. **环境变量配置**：在hive-site.xml或spark-default....