hive on spark

最新推荐文章于 2025-11-25 09:37:21 发布
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#hive #spark

提供Hadoop、Hive和Spark的部署包下载链接，包含详细的安装与配置文档，适用于大数据开发人员进行快速部署。
手把手教学hive on spark，还不会的小伙伴快上车了
笑看风云路的博客
05-20 1190
更换Hive执行的引擎，提升执行速度！打开hive on spark 配置的正确姿势从这里开始！
Hive 3.1.1环境搭建与Mysql Spark集成
CanonL
08-26 537
一:解压 tar -zxvf /opt/soft/apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz -C /opt/client/ 二:在HDFS上创建tmp和hive仓库目录(存在就不需要创建) hdfs dfs -mkdir /tmp hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse 在Hive安装目录下的 conf目录下执行 ...
hive on spark（yarn）安装部署
weixin_43860247的博客
04-10 4885
〇、说明 HDFS+spark+hive的测试环境之前单独搭建成功了，后来需要使用hive on spark才发现需要重新配置。查看了很多参考文章，包括官网上的教程，一路摸索着，总算是成功了。 0.参考文章 Hive on Spark: Getting Started Running Spark on YARN Building Spark Spark Configuration Hive on ...
大数据三大组件(spark,hadoop,hive)的安装之spark之伪分布式
大马猴5的博客
02-23 514
1、首先进入spark-shell命令窗口输入import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext。说明一下，本次安装的spark是经过编译后的可以直接处理hive数仓的spark2.4.0版本。6、配置sparksql的远程连接。3、下面这个些命令是解压spark的，解压完可以直接用。5、测试是否可以正确访问hive中的数据库成功。8、测试链接，这个是我在datagrip测试的。
Windows安装配置Spark
kylinxjd的博客
08-13 232
Windows环境下配置spark+python开发环境
5.4 Windows下安装 jdk & hadoop & hive (汇总版)
dsb1106421x的博客
08-18 927
Notepad++是一款文本编辑工具，支持27种编程语言，通吃C,C++ ,Java ,C#, XML, HTML, PHP,JS 等，该软件拥有完整的中文化接口及支持多国语言编写的功能，不仅可以用来制作一般的纯文字说明文件，还非常适合编写计算机程序代码，不仅可以语法高亮度显示，也具有语法折叠功能，并且支持宏以及扩充基本功能的外挂模组。（6）点击确定，全部确定退出后，依旧按 Win+R，输入 cmd 进入命令提示符界面，输入 javac，假如出现如下界面则配置成功。
基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优
05-25
### 基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优 #### 概述 随着大数据技术的发展，Hadoop生态系统不断成熟与完善，其中Apache Hive作为数据仓库工具，支持通过SQL语句进行查询、分析存储在Hadoop文件系统...
hive on spark mr 数据开发常见问题解决
11-20
在Hive on Spark MR（MapReduce）数据开发中，开发者经常遇到各种问题，这些问题往往阻碍了工作效率。以下是一些常见的问题及其解决方案： 1. **Shuffle in Fetcher#6 错误** 当Hive作业处理大数据量时，可能会...
大数据Spark纯净版安装包，用于快速集成Hive on Spark
03-26
Spark纯净版安装包是一个用于安装Apache Spark的软件包，该软件包提供了Spark的基本功能和组件，但不包含任何额外的扩展或依赖项。纯净版安装包旨在提供一个轻量级、简单易用的Spark安装选项，适用于用户希望快速...
Spark on Hive 和 Hive on Spark
2401_84052244的博客
08-01 3358
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。
Hive on Spark配置
ayong95的专栏
12-17 2710
Hive on Spark安装,hadoop-3.3.0,spark-3.4.3-bin-hadoop3,apache-hive-3.1.3
Hive4.0.1集群安装部署（Hadoop版本为3.3.6）(详细教程)
weixin_45525313的博客
01-09 3824
hive本身没有直接关停服务的命令，可以通过端口进程的方式进行关闭。两个RunJar分别为metastore、hiveserver2的进程，可以通过“kill -9 进程号”进行关停。配置完metastore-site.xml，需要先初始化hive元数据库，选择在一台节点初始化即可。在hadoop安装目录下的core-site.xml中，需要开启hadoop代理用户配置。进入Hive的配置目录： cd /opt/apps/hive/conf/hive4.0已经弃用默认的Hive Cli。
Hive on Spark：解决hive中文乱码
weixin_55842692的博客
01-10 1337
客户端写入中文，服务端存储中文，客户端查询中文，所以客户端对中文进行编码时，不能乱： （1）必须使用可以支持中文编码的字符集：url参数后面添加 useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 （2）服务端收到中文后，必须用中文存，设置表的字符集： #修改字段注释字符集 alter table COLUMNS_V2 modify column COM...
hive on spark配置和需要注意的点
qq_46183404的博客
10-17 4447
hive on spark配置和需要注意的点
Spark2.3.0集成hive3.1.1遇到的一个坑HikariCP
weixin_44166276的博客
12-19 4616
Spark2.3.0集成hive3.1.1遇到的一个坑HikariCP hive.metastore.schema.verification false 启动spark-sql或者创建相关对象，都会报错，错误如下： at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.datanucle...
Hive3.1.2 on spark
weixin_42728895的博客
08-25 2685
详情参考： https://blog.csdn.net/gulugulu_gulu/article/details/105706090
hive分区
最新发布
2401_88638222的博客
11-25 297
定义：分区表是 Hive 中一种将数据按照指定列（分区列）的值进行分类存储的表。它通过在文件系统（如 HDFS）上创建不同的目录来区分不同分区的数据。核心目的优化查询性能：查询时可以通过WHERE子句指定分区列的值，Hive 会直接扫描对应的分区目录，而无需扫描整个表的数据，从而大幅提升查询速度。数据管理：便于按业务维度（如日期、地区、部门）对数据进行管理、加载和删除。例如，可以只加载或删除某一天的日志数据。
SpringBoot自动配置类
LSL666_的博客
11-24 923
本文分析了Spring Boot 2.7.6中HTTP编码自动配置的实现机制。HttpEncodingAutoConfiguration作为自动配置类，其生效需要满足三个条件：Servlet类型Web应用、存在CharacterEncodingFilter类、未关闭server.servlet.encoding.enabled配置。配置流程涉及三个关键类：Encoding类存储默认值和配置值，ServerProperties绑定配置文件，HttpEncodingAutoConfiguration注册过滤器。
Hive on spark
08-13
### Hive on Spark 配置与使用指南 Hive on Spark 允许将 Hive 查询的执行引擎切换为 Spark，从而利用 Spark 的内存计算优势提升查询性能。以下是配置和使用 Hive on Spark 的详细指南。 #### 1. 环境准备 在开始配置之前，确保以下组件已正确安装并运行： - Hadoop 集群（HDFS 和 YARN） - Spark 集群（基于 Hadoop 集群安装） - Hive 服务 Hive 默认使用 MapReduce 作为执行引擎，要切换为 Spark，需要确保 Hive 和 Spark 的版本兼容性。例如，Hive 3.1.3 可以与 Spark 3.0.0 配合使用 [^3]。 #### 2. 配置 Hive 使用 Spark 作为执行引擎 在 Hive 配置文件中设置以下参数以启用 Spark 作为执行引擎： ```sql SET hive.execution.engine=spark; SET spark.home=/path/to/spark; SET spark.master=yarn; SET spark.submit.deployMode=cluster; ``` - `hive.execution.engine`：设置为 `spark` 以启用 Spark 作为执行引擎。 - `spark.home`：指定 Spark 的安装路径。 - `spark.master`：定义 Spark 的运行模式，通常为 `yarn`。 - `spark.submit.deployMode`：设置为 `cluster` 以在 YARN 集群模式下运行 [^4]。 #### 3. Spark 相关参数配置 为了优化 Hive on Spark 的性能，可以调整以下 Spark 参数： ```sql SET spark.eventLog.enabled=true; SET spark.executor.memory=4g; SET spark.executor.instances=10; SET spark.driver.memory=2g; SET spark.dynamicAllocation.enabled=true; ``` - `spark.eventLog.enabled`：启用事件日志记录，便于调试和性能分析。 - `spark.executor.memory`：设置每个 Executor 的内存大小。 - `spark.executor.instances`：指定 Executor 的数量。 - `spark.driver.memory`：设置 Driver 的内存大小。 - `spark.dynamicAllocation.enabled`：启用动态分配以根据负载自动调整 Executor 数量 [^2]。 #### 4. 验证配置 配置完成后，可以通过执行简单的 HiveQL 查询来验证 Hive on Spark 是否正常工作： ```sql SELECT * FROM sample_table LIMIT 10; ``` 如果查询成功执行并返回结果，则表示 Hive on Spark 配置正确。 #### 5. 性能调优建议 为了进一步提升 Hive on Spark 的性能，可以参考以下调优策略： - **内存管理**：根据数据量和集群资源调整 `spark.executor.memory` 和 `spark.driver.memory`。 - **动态资源分配**：启用 `spark.dynamicAllocation.enabled` 以优化资源利用率 [^5]。 - **并行度设置**：通过 `spark.sql.shuffle.partitions` 调整 Shuffle 分区数，以优化并行计算效率。 - **缓存机制**：对频繁访问的数据表使用 `CACHE TABLE` 命令，减少重复计算 [^1]。 #### 6. 注意事项 - 确保 Hive 和 Spark 的版本兼容性，避免因版本不匹配导致的问题 [^3]。 - 在调整配置参数时，应根据实际业务需求和系统资源状况进行合理设置 。 - 动态分配模式更适合多用户共享的 Hive 集群环境，以提高资源利用率 [^5]。 --- ###
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