spark on hive原理

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#大数据 #hive #spark

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http://www.youkuaiyun.com/article/2015-04-24/2824545
HiveSpark整合原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-20 1218
Hive-Spark整合原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着大数据时代的到来，处理海量数据的需求日益增加，Hadoop生态系统中的Hive和Spark因其强大的数据处理能力而被广泛使用。Hive提供了SQL查询
拾肆：Spark with Hive和Hive on Spark
someInNeed的博客
01-13 1576
在 Hive 与 Spark 这对“万金油”组合中，Hive 擅长元数据管理，而 Spark 的专长是高效的分布式计算，二者的结合可谓是“强强联合”。今天这一讲，我们就来聊一聊 Spark 与 Hive 集成的两类方式，一类是从 Spark 的视角出发，我们称之为 Spark with Hive；而另一类，则是从 Hive 的视角出发，业界的通俗说法是：Hive on Spark。 当 Hive 采用 Spark 作为底层的计算引擎时，我们就把这种集成方式称作“Hiv...
Hive on Spark源码分析DOC
12-18
Hive on Spark源码分析，实际场景中会遇到需求：将Hive默认的执行引擎MapReduce换成Spark或者Tez。
Spark On Hive原理和配置
2202_75347029的博客
10-26 3881
包含Hive、MySQL等安装配置
浅谈Hive on Spark的原理
chiran9291的博客
02-08 1905
Hive是基于Hadoop平台的数据仓库，最初由Facebook开发，在经过多年发展之后，已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark（SparkSQL的前身）等引擎而言，Hive拥有更为广泛的用户基础以及对SQL语法更全面的支持。Hive最初的计算引擎为...
Intel李锐：Hive on Spark解析
雲的博客
07-22 790
Hive是基于Hadoop平台的数据仓库，最初由Facebook开发，在经过多年发展之后，已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark（SparkSQL的前身）等引擎而言，Hive拥有更为广泛的用户基础以及对SQL语法更全面的支持。Hive最初的计算引擎为MapReduce，受限于其自身的Map+Reduce计算模式，以及不够充分的大内利用，MapReduce
spark on hive原理与环境搭建 spark研习第三季
refuil的博客
08-26 5767
SparkSQL前身是Shark，Shark强烈依赖于Hive。Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具，后来开发了Shark，Shark依赖于Hive的解释引擎，部分在Spark中运行，还有一部分在Hadoop中运行。所以讲SparkSQL必须讲Hive。 一、spark on hive原理与搭建 1. hive的本质 1）Hive是分布式数据仓库，同时又是
Hive on Spark、Spark on Hive的异同
u011076848的专栏
06-06 1908
Hive-on-Spark 是在 Hive 上新增一种计算引擎：Spark目的：借助 Spark 内存计算引擎的优势，提升 Hive 查询性能（相较于默认执行引擎 MR）地位：Spark 和 Hive 原有的执行引擎 MR，Tez 平级，可互相替换益处：给已经部署了 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 的普及率定义：没有官方的 Spark on Hive 说法，属于大家习惯性称呼。
Spark on Hive 和 Hive on Spark
2401_84052244的博客
08-01 3357
Spark on Hive 和 Hive on Spark。前者由 Spark 社区主导，以 Spark 为主、Hive 为辅；后者则由 Hive 社区主导，以 Hive 为主、Spark 为辅。两类集成方式各有千秋，适用场景各有不同。在 Spark on Hive 这类集成方式中，Spark 主要是利用 Hive Metastore 来扩充数据源，从而降低分布式文件的管理与维护成本，如路径管理、分区管理、Schema 维护，等等。
Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制
qq_50215015的博客
01-11 914
Spark on Hive及 Spark SQL的运行机制
Spark和Hive的结合（让hive基于spark计算）
01-07
spark和hive结合 1.安装mysql 2.在spark/conf中创建一个hive-site.xml        javax.jdo.option.ConnectionURL     jdbc:mysql://192.168.224.132:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true     JDBC connect string for a JDBC metastore              javax.jdo.option.ConnectionDriverName     com.mysql.jdbc.Driver     Driver
大数据开发：Hive on Spark设计原则及架构
shuimuzh123的博客
04-22 455
在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下，Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具，在于Spark生态的配合当中，开始有了Hive on Spark的思路，那么具体是怎么实现的呢？今天的大数据开发分享，我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。 总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如SparkCompiler、SparkTask等，最终实现Hive查询作为Spark的任务来执行。H.
hive on spark
weixin_34293141的博客
08-21 160
背景 何为hive on spark hive现在已经成为各大公司进行大数据分析处理的宠儿了。由于hive对SQL语法更全面的支持，数据分析人员可以很容易地把原有数据分析应用方便地迁移到hive上并进行大数据量的计算。Hive最初的计算引擎为MapReduce，受限于其自身的Map+Reduce计算过程中是落地到磁盘中的，以及不够充分的大内利用，MapReduce的性能难以得到提升。所以hiv...
hive on spark 执行流程_3. Spark原理-执行流程解析
weixin_39922394的博客
01-11 1168
概念Job当在RDD上执行Action操作时就会提交一个Job。这个Job会将RDD分为多分，并将每份RDD提交到集群执行。Stage当一个Job提交后将分解为多个Stage。Task一个Stage可分解为多个Task。Task分为Shuffle map Task和Result Task。其中Shuffle map Task任务是将一个现有的RDD转化为一个新的RDD。Result Task在RD...
spark--Spark-On-Hive-★★★★★
qq_46893497的博客
03-01 296
Spark-On-Hive-★★★★★引入注意Spark-On-Hive的原理到底是什么?整合步骤准备配置文件开启MetaStore服务1.得保证自己的hive-site.xml中有如下配置2.后台启动hive的MetaStore服务3.过一会jps查看进程代码实现 引入 之前学习的Hive可以用来构建数据仓库/使用sql用来替代mr代码来进行数据分析 也就是说之前的Hive有两个功能: 1.构建数仓,管理元数据(表,字段,类型…) 2.使用sql分析数据 注意 注意1: HiveSQL底层执
PySpark之Spark On Hive
feizuiku0116的博客
02-18 1242
一、原理 一、Hive组件的核心 SQL优化翻译器（执行引擎），翻译SQL到MapRedue并提交到YARN执行 MetaStore元数据管理中心 二、Spark On Hive解决方案 Spark提供执行引擎能力 Hive的MetaStore提供元数据管理功能 让Spark和MetaStore连接起来 三、Spark On Hive的核心 引擎：spark 元数据管理：metastore 四、总结 Spark On Hive就是把Hive的MetaStore服务拿过来，给Spark做元数据管理
Hive on Spark源码分析
一直在路上的求知人。
12-18 2226
Hive on Spark源码分析
Hive On Spark
weixin_34318272的博客
05-11 157
  自从公司使用大数据产品之后，就很少碰开源的东西了，集群出问题也是跟研发沟通，前些天有朋友问我，怎么能把hive底层的引擎换成spark，我想了想，是不是将hive的数据库共享给spark然后用spark-shell不就好了，后来查了查资料，原来不是这样的，这里面的操作还挺多了。哎，真的是，用了别人产品，开发是方便了，原理懂的就少了，小编一直还沉浸在用一条SQL底层就能转换的spark程序并行执...
spark on hive和hive on spark
最新发布
09-18
文档中未直接提及spark on hive和hive on spark的相关信息，但可基于对Hive和Spark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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