首先需要确保Hive已经安装并配置好,然后在创建SparkSession时添加Hive支持。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("HiveIntegration").config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse").enableHiveSupport().getOrCreate() 1. 2. 3. 4....
Hive,是将hive sql转换成MapReduce然后提交到集群中去执行,简化复杂MR代码,执行速度没那么快。 SparkSql是将sparksql转换成RDD提交到集群中去执行,简化了RDD代码操作,执行效率快(对比MR)。 1. 2. 3. 底层架构 首先拿到sql后解析一批未被解决的逻辑计划,再经过分析得到分析后的逻辑计划,再经过一批优化规则转换成一...
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式计算引擎,它提供了一种高效的方式来查询和分析大规模数据集。在处理多个巨型Hive表的连接时,可以采取以下优化策略: 数据分区:将数据按照某个字段进行分区存储,可以提高查询效率。Spark SQL支持对数据进行分区存储,并且可以根据分区字段进行过滤,减少不必要的数据读取。 数据...
从$HIVE_HOME/conf下拷贝一份hive-site.xml到当前目录下。 编辑/etc/下的profile,在末尾处添加 export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -D...
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式计算引擎,它提供了一种高效的方式来查询和分析大规模数据集。在处理多个巨型Hive表的连接时,可以采取以下优化策略: 数据分区:将数据按照某个字段进行分区存储,可以提高查询效率。Spark SQL支持对数据进行分区存储,并且可以根据分区字段进行过滤,减少不必要的数据读取。