spark on hive 总结

最新推荐文章于 2024-11-29 14:17:24 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-29 14:17:24 发布 · 629 阅读

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1、大表之间的关联需要自己指定task的任务数,

spark.sql.shuffle.partitions

2、很多task生产太多的小文件

3、hive表中有很多文件，起和文件数一样的任务数

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Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别与实现

Alex的博客

06-13

3920

Spark on Hive 是Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下：【总结】Spark使用Hive来提供表的metadata信息。Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark，不再是MR，这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入

Spark On HIve

涵sir的博客

01-14

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Spark 中是有内置Hive的，但生产中，多使用外部部署好的Hive，这就需要Spark进行配置。解决步骤： ln -s /opt/hive-1.1.0-cdh5.15.1/conf/hive-site.xml /opt/spark/conf/hive-site.xml ln -s /opt/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1/etc/hadoop/core-site.xml /opt/spark/conf/core-site.xml ln -s /opt/hadoop-2.6.0-cd.

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spark on hive

moonbis的博客

03-11

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spark on hive 1、spark on hive介绍（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息（2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据（3）接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据 2、spark on hive 配置（1）将hive安装目录下conf/hive-...

大数据利用spark on hive程序操作hive

weixin_40341521的博客

09-28

3921

hive on spark 作者：小涛 Hive是数据创库，他是处理有结构化的数据，当数据没有结构化时hive就无法导入数据，而它也是远行在mr程序之上的基于磁盘计算，然而我们今天来让hive远行在spark上，基于内存计算，在基于内存来让hive远行在内存上这样就比以前的快个几十倍，现在...

SparkSQL与Hive on Spark的比较

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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

区分 Hive on Spark 和 Spark on Hive

goTsHgo的博客

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Hive on Spark 是指使用 Spark 作为 Hive 的查询执行引擎。Spark on Hive 是 Spark 的一个集成模式，在 Spark 应用中可以直接访问 Hive 的元数据和存储数据。它使得 Spark 作业能够查询和操作 Hive 中的数据，主要用来结合 Spark 的高性能计算能力和 Hive 的数据仓库管理能力。用户通过 Spark 的 SQL API 编写查询，调用 Hive 的表或元数据。最终生成 Spark 的 RDD 作业计划，提交给 Spark 执行。

Spark on Hive 和 Hive on Spark

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06-06

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Spark On Hive原理和配置

2202_75347029的博客

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在运行sql的时候，hive on spark 还是 spark on hive 到底是什么呢？它们是一个东西吗？区别是什么？

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youziguo的专栏

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07-16

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spark on yarn 和spark on hive

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Spark on YARN和Spark on Hive都是Apache Spark在大规模集群环境下运行的不同模式。 1. **Spark on YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：Spark在YARN之上运行，利用了Hadoop YARN作为资源管理器。Spark应用程序通过YARN的Application Master将任务分割成可以在集群上独立运行的小作业，并提交给Node Manager处理。这种方式提供了一个统一的调度框架，可以与其他Hadoop生态系统组件协同工作，如HDFS存储数据，而YARN保证了资源的公平分配和隔离。 2. **Spark on Hive**：这是一种将Spark SQL集成到Hive的模式，允许用户像查询Hive表一样查询Spark数据源。实际上，Spark SQL使用了Hive Metastore来获取元数据信息，但是底层的数据处理则是由Spark进行。这种方式使得拥有Hive经验的用户能够轻松地迁移到Spark环境，同时也利用了Spark的强大计算能力。 **相关问题--:** 1. Spark on YARN相比直接运行在每个节点上的Spark有何优势？ 2. 在哪种场景下更适合选择Spark on Hive而不是直接使用Spark SQL？ 3. Spark如何与Hive元数据服务交互以支持SQL查询？