spark on hive原理

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http://www.youkuaiyun.com/article/2015-04-24/2824545
文档中未直接提及spark on hivehive on spark的相关信息,但可基于对HiveSpark的一般性理解进行分析。 ### 区别 - **架构侧重点**:spark on hive是以Hive作为数据存储和管理的基础,Spark作为计算引擎,侧重于利用Spark的快速计算能力处理Hive中的数据;而hive on spark则是以Spark为核心计算框架,Hive作为查询语言接口,更强调通过Hive的SQL-like语法来使用Spark的计算能力。 - **数据处理流程**:spark on hive先从Hive中读取数据,然后将数据交给Spark进行计算;hive on spark则是用户通过Hive提交查询,Hive将查询转换为Spark作业进行执行。 ### 原理 - **spark on hive**:Spark提供了与Hive的集成接口,通过这个接口可以直接访问Hive的元数据和数据文件。Spark读取Hive表中的数据后,利用其RDD(弹性分布式数据集)或DataFrame等抽象进行分布式计算。 ```python # 示例代码,展示Spark访问Hive表 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("SparkOnHiveExample") \ .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 读取Hive表 df = spark.sql("SELECT * FROM my_hive_table") df.show() ``` - **hive on spark**:Hive在接收到用户的查询请求后,将查询计划转换为Spark作业。Hive使用Spark的API将查询任务分解为一系列的Spark操作,然后由Spark集群执行这些操作。 ### 应用场景 - **spark on hive**:适用于需要对Hive中的大规模数据进行复杂分析和计算的场景,如机器学习、深度学习等需要快速迭代计算的任务。 - **hive on spark**:对于熟悉Hive SQL的用户,希望利用Spark的高性能计算能力而不改变原有查询习惯的场景,如数据仓库的报表生成、数据分析等。
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