Spark 与 Hive 的定义

最新推荐文章于 2025-03-19 23:14:14 发布
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分类专栏： 大数据
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  • JDK ：Hadoop和Spark 依赖的配置，官方建议JDK版本在1.7以上！！！
  • Scala：Spark依赖的配置，建议版本不低于spark的版本。
  • Hadoop: 是一个分布式系统基础架构。
  • Spark: 分布式存储的大数据进行处理的工具。
  • zookeeper:分布式应用程序协调服务，HBase集群需要。
  • HBase: 一个结构化数据的分布式存储系统。
  • Hive: 基于Hadoop的一个数据仓库工具，目前的默认元数据库是mysql。
大数据领域 Hive 与 Spark 的集成应用
AI天才研究院
05-10 1016
随着企业数据量呈指数级增长，传统单一计算引擎已难以满足复杂的数据处理需求。Hive 作为基于 Hadoop 的分布式数据仓库，擅长离线批量数据处理和 SQL 语义支持；Spark 则以内存计算为核心，提供批处理、流处理、机器学习等统一计算框架。本文旨在解析两者集成的技术原理、实施路径及应用价值，覆盖从基础架构设计到性能优化的全流程，帮助读者掌握高效的数据处理解决方案。背景介绍：明确技术定位与读者对象核心概念与联系：剖析 Hive 与 Spark 的架构特征及集成逻辑核心集成原理与操作步骤。
Spark与Hive的数据分区与分桶策略详解
AI天才研究院
05-22 1428
1. 背景介绍 1.1 大数据时代的数据处理挑战 随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经来临。海量数据的存储、管理和分析成为企业面临的巨大挑战。如何高效地处理和利用这些数据，从中提取有价值的信息，已成为当务之急。
Spark入门实战系列--5.Hive（上）--Hive介绍及部署
yirenboy的专栏
08-20 2881
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口。
Hive函数及性能优化
qianchun22的博客
09-22 922
Hive函数及性能优化Hive函数分类二级目录三级目录 Hive函数分类 从输入输出角度分类 标准函数：一行数据中的一列或多列为输入，结果为单一值 聚合函数：多行的零列到多列为输入，结果为单一值 表生成函数：零个或多个输入，结果为多列或多行 从实现方式分类 1、内置函数 2、自定义函数 UDF：自定义标准函数 UDAF：自定义聚合函数 UDTF：自定义表生成函数 二级目录 三级目录 ...
Hive与Spark的UDF：数据处理利器的对比与实践
最新发布
蜗牛的专栏
03-19 1507
Hive与Spark的UDF：数据处理利器的对比与实践
Hive/SparkSQL中Map、Array的基本使用和转换
TRX的博客
01-02 4183
语法: map (key1, value1, key2, value2, …)说明：根据输入的key和value对构建map类型。
使用SparkSQL 和 Hive API 代码实现用户自定义函数UDF UDAF UDTF
m0_38109926的博客
11-01 1381
UDAF 例：SparkSQL 中继承Aggregator自定义UDAF函数：输入多行，返回一行 => 聚合函数 。 （Scala代码实现） import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Encoder, Encoders, SparkSession, functions} //输入多行，返回
Hive on Spark、Spark on Hive的异同
u011076848的专栏
06-06 1806
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。
Hadoop+Spark+Hive+HBase+Oozie+Kafka+Flume+Flink+ES+Redash等详细安装部署
06-22
在大数据领域，构建一个完整的生态系统是至关重要的，其中包括多个组件，如Hadoop、Spark、Hive、HBase、Oozie、Kafka、Flume、Flink、Elasticsearch和Redash。这些组件协同工作，提供了数据存储、处理、调度、流...
docker本地搭建spark yarn hive环境
crazypandariy的专栏
03-09 1716
本文主要介绍如何简单快速地利用docker在本地搭建用于测试或学习的大数据spark yarn hive集群环境
Spark hiveUDF 不要定义static成员变量
monkeyboy_tech的博客
01-22 740
背景 最近在帮同事排查hive UDF的时候，发现了在udf中定义了静态成员变量引发的NullPointerException，具体报错如下： java.lang.NullPointerException at java.lang.String.contains(String.java:2133) at org.apache.spark.sql.hive.HiveGenericUDF.eval(hiveUDFs.scala:181) at org.apache.spark.sql.catalyst.e
spark hiveUDF transient的重要性
monkeyboy_tech的博客
01-14 1223
背景 最近在写hiveUDF的时候，遇到了一些反序列的问题，具体的报错如下： Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 11 in stage 6.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 11.3 in stage 6.0 (TID 105) (dw-csprd-bigdata-athena-dn-096.shizhuang-i
大数据Spark “蘑菇云”行动第92课：HIVE中的array、map、struct及自定义数据类型案例实战
大模型与Agent智能体
12-05 1676
大数据Spark “蘑菇云”行动第92课：HIVE中的array、map、struct及自定义数据类型案例实战   //数组方式 hive> use default; CREATE TABLE employee_array(userid ,INT,name String,address String, salarys array,gendre string)  ROW FORMAT DE
hive中的复杂类型struct、array、map
worldchinalee的博客
05-11 6023
创建一个员工表：create table if not exists employees( name string, salary float, subordinates array<string>, deductions map<string,float>, address struct<street:string, city...
SparkSQL与Hive on Spark的比较
热门推荐
在路上的学习者
05-18 7万+
简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。架构Spark的架构如下图所示，主要包含四大组件：Driver、Master、Worker和Executor。Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用
SparkSQL使用之如何使用UDF
大数据机器学习
04-25 7883
使用Java开发一个helloworld级别UDF，打包成udf.jar，存放在/home/Hadoop/lib下，代码如下： package com.luogankun.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class HelloUDF extends UDF { public String evaluate(
hive —— struct 复合结构
……
09-07 7540
在建表时，遇到类型为struct的字段，直接定义为string获取不到，通过定义为struct获取到该字段的完整信息。 字段类型为： struct内部的数据通过 DOT(.)来存储，比如：在表中有一列a 的类型为 struct{b string,c string}，则我们可以通过指定a.b , a.c 来访问域b和c。 struct hive> create table te...
Spark存储Parquet数据到Hive，对map、array、struct字段类型的处理
智海观潮的博客
06-23 1383
利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？ 为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案，首先看下述示例： 创建存储格式为parquet的Hive非分区表： CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A:ST
spark UDF
zjx546391707的博客
04-16 653
查看了spark2.2.0的api接口发现到了java语言就变成了undocument，很无奈，经过多次试验实现了通过实现UDF1对Dataset中某一列数据的修改。代码如下spark.udf().register("convert", new UDF1&lt;String, Integer&gt;() { @Override public Inte...
Spark与Hive数据库连接的完整示例演示
2. 将 Hive 的配置文件（hive-site.xml）放置到 Spark 的配置目录中，该文件定义了 Hive 数据库存储的位置和如何连接 Hive Metastore。 3. 确保 Hive 的所有依赖（JAR 文件）都被添加到 Spark 的 classpath 中。这些...
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