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有spark为什么还要hive
Spark
-SQL、
Hive
on Spark、Spark on Hive
答:
Hive on Spark则是Hive SQL在Spark环境下的实现,Hive SQL的查询会通过
Hive的
语法解析后,转由
Spark的
RDD引擎执行。这种方式适合处理数仓查询任务,因为Hadoop生态系统中的界面丰富。相反,Spark on Hive则是Spark在Hive环境下的使用,Hive SQL的语法被直接应用,但执行依旧是Spark的RDD引擎。这种模式常用于...
spark
SQL和
hive
到底
什么
关系
答:
SparkSQL并不能完全替代Hive,它替代的是Hive的查询引擎,
SparkSQL由于其底层基于Spark自身的基于内存的特点,因此速度是Hive查询引擎的数倍以上
,Spark本身是不提供存储的,所以不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。SparkSQL相较于Hive的另外一个优点,是支持大量不同的数据源,包括hive、json、parquet、jd...
Hadoop,
Hive
,
Spark
之间是
什么
关系
答:
为了简化数据分析工作,需要加强对数据规范化的工作
,为此,引入hive做数据结构化管理,开启spark-thrift的ODBC/JDBC接口,数据分析工具(报表工具/挖掘工具)通过ODBC/JDBC接入。此架构的压力在于数据规范化过程,或者说是日常数据加工过程,需以spark-sql、h-sql作为开发基础,开发通用java接口模板调用spark-s...
Hadoop,
Hive
,
Spark
之间是
什么
关系
答:
Hive
是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Spark
是一种与 Hadoop...
spark
SQL和
hive
到底
什么
关系
答:
第一,
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe
。也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配等函数式语言特性,利用Catalyst开发执行计划优化策略比Hive要简洁得多。去年Spark summit上...
Hadoop,
Hive
,
Spark
之间是
什么
关系
答:
hadoop包含以下组件:hdfs,mapreduce,yarn。
hive
是数据仓库:用于管理结构化数据,数据存于hdfs上。
spark
是一个分布式计算框架:区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。
...的技术生态?Hadoop、
Hive
、
Spark
之间是
什么
关系?
答:
回答:大数据本身是一个非常宽泛的概念,而Hadoop生态系统(或一般的生态系统)基本上是单一规模的数据处理。你可以把它和厨房比较,所以我需要各种工具。锅碗瓢盆,各有其用,重叠。你可以在碗里直接用汤锅。你可以用刀或飞机去皮。每个工具都有自己的特性,虽然奇数可以工作,但不一定是最好的。大数据,首先你...
如何使用scala开发
spark
作业并访问
hive
答:
1、为了让Spark能够连接到
Hive的
原有数据仓库,我们需要将
Hive中
的
hive
-site.xml文件拷贝到
Spark的
conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。在这里由于我的Spark是自动安装和部署的,因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是:/etc/hive/conf...
hive
on
spark 的
架构和常见问题 - hive on spark 使用的是 yarn cli...
答:
与客户端分离,但可能会增加一些网络开销。总结来说,
Hive
on
Spark
倾向于使用YARN client模式,因为它提供了更好的性能和资源利用率,但在某些特定场景下,如资源有限的客户端环境,可能需要考虑使用cluster模式。在使用Hive on Spark时,理解这些模式的优缺点并根据实际需求进行选择是关键。
Logstash同步
Hive
和Clickhouse
答:
后来,随着
要
同步的表越来越多,每次都写
Spark
任务,成本就显得有些高了。于是,写了一个通用的Spark任务,指定
Hive
表、字段,指定Clickhouse表、字段,每次指定不同的参数。再后来,业务越来越复杂,不仅是简单的同步,而是要支持更复杂的SQL,结果进行数据类型转换、值转化等,然后再插入Clickhouse。这不...
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