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Hive 与 Spark 集成：Spark SQL 读取 Hive 表的两种方式（Spark on Hive）
在 Spark on Hive 架构中，Spark 作为计算引擎，Hive 作为元数据存储（Metastore），Spark SQL 可以通过集成 Hive Metastore 来读取 Hive 表数据。这种方式允许 Spark 直接利用 Hive 的表定义和分区信息，无需数据迁移。以下是两种常见且可靠的方式（基于 Spark 2.x/3.x 版本），每种方式都包括原理、步骤和代码示例。通过以上方式，您可以灵活实现 Spark SQL 读取 Hive 表。建议优先使用方式1以获得最佳性能。
罗不俷 
java李杨勇
基于大数据爬虫+SpringBoot+Hive的网络电视剧收视率分析与可视化平台系统(源码+论文+PPT+部署文档教程等)
摘 要在当今数字化时代，网络电视剧作为一种新兴的娱乐形式，受到了广泛的关注和欢迎。随着网络电视剧市场的不断扩大和竞争的加剧，各大卫视平台纷纷推出了大量优质的网络电视剧，努力吸引观众和提升收视率。然而，如何科学准确地评估网络电视剧的收视率，了解观众喜好和行为，对于卫视平台和制作方来说是至关重要的。传统的网络电视剧收视率分析系统往往面临数据量庞大、处理效率低下、分析结果不够精准等挑战，且传统的电视收视率调查方法受限于实时性和准确性。因此，基于Hive的网络电视剧收视率分析系统应运而生。
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本文介绍了基于Hadoop+Spark+Hive的动漫推荐系统技术方案。该系统针对全球动漫产业3000亿美元规模和中国4.2亿用户需求，采用分布式技术栈处理每日200TB用户行为数据。核心技术包括：HDFS三副本存储10PB数据、Spark实时处理5亿条日志、Hive多维分析。系统采用四层架构，结合协同过滤和深度学习算法，实现个性化推荐。通过可视化看板展示CTR、留存率等指标，推荐准确率提升至50%。该系统显著提升用户体验和商业价值，未来将引入图计算、多模态和强化学习进一步优化推荐效果。
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