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  了解hive on spark和spark on hive

  ? ? ? ? 大數(shù)據(jù)剛出來的時候，并不是很完善。發(fā)展的不是很快，尤其是在計算服務(wù)上，當時使用的是第一代mr計算引擎，相對來說計算并不是那么快。讓大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的是2009年伯克利大學誕生的spark，并在2013年成為Aparch的頂級開源項目。使大數(shù)據(jù)發(fā)展比較迅速、但是隨著

  2024年02月14日

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• 【大數(shù)據(jù)技術(shù)】Hive on spark 與Spark on hive 的區(qū)別與聯(lián)系

  【大數(shù)據(jù)技術(shù)】Hive on spark 與Spark on hive 的區(qū)別與聯(lián)系 Hive on Spark Hive 既作為存儲元數(shù)據(jù)又負責sql的解析優(yōu)化，遵守HQL語法，執(zhí)行引擎變成了spark，底層由spark負責RDD操作 Spark on Hive Hive只作為存儲元數(shù)據(jù)，Spark負責sql的解析優(yōu)化，遵守spark sql 語法，底層由spark負責RDD操作

  2024年02月15日

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  spark on hive

  注意：需要提前搭建好hive，并對hive進行配置。并將spark配置成為spark on yarn模式。 提前創(chuàng)建好啟動日志存放路徑 mkdir $HIVE_HOME/logStart 注意：其實還是hive的thirftserver服務(wù)，同時還需要啟動spark集群 連接thirftserver服務(wù)后，就可以使用hive的元數(shù)據(jù)（hive在hdfs中的數(shù)據(jù)庫和表），并且

  2024年02月07日

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• Hive on Spark （1）

  在 Apache Spark 中，Executor 是分布式計算框架中的一個關(guān)鍵組件，用于 在集群中執(zhí)行具體的計算任務(wù) 。每個 Executor 都在獨立的 JVM 進程中運行，可以在集群的多臺機器上同時存在。Executors 負責實際的數(shù)據(jù)處理、計算和任務(wù)執(zhí)行，它們執(zhí)行來自 Driver 的指令，并將計算結(jié)果返回給

  2024年02月12日

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  SparkSQL與Hive整合(Spark On Hive）

  hive metastore元數(shù)據(jù)服務(wù)用來存儲元數(shù)據(jù)，所謂元數(shù)據(jù)，即hive中庫、表、字段、字段所屬表、表所屬庫、表的數(shù)據(jù)所在目錄及數(shù)據(jù)分區(qū)信息。元數(shù)據(jù)默認存儲在hive自帶的Derby數(shù)據(jù)庫。在內(nèi)嵌模式和本地模式下，metastore嵌入在主hive server進程中。但在遠程模式下，metastore 和 hive

  2024年02月12日

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  hive on spark內(nèi)存模型

  hive on spark的調(diào)優(yōu),那必然涉及到這一系列框架的內(nèi)存模型。本章就是來講一下這些框架的內(nèi)存模型。 hive on spark的任務(wù)，從開始到結(jié)束。總共涉及了3個框架。分別是：yarn、hive、spark 其中，hive只是一個客戶端的角色。就不涉及任務(wù)運行時的內(nèi)存。所以這里主要講的yarn和spark的

  2024年04月16日

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  Hive on Spark環(huán)境搭建

  Hive 引擎包括：默認 MR、tez、spark 最底層的引擎就是MR （Mapreduce）無需配置，Hive運行自帶 Hive on Spark：Hive 既作為存儲元數(shù)據(jù)又負責 SQL 的解析優(yōu)化，語法是 HQL 語法，執(zhí)行引擎變成了 Spark，Spark 負責采用 RDD 執(zhí)行。 Spark on Hive : Hive 只作為存儲元數(shù)據(jù)，Spark 負責 SQL 解析優(yōu)化，語

  2024年02月13日

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  Spark On Hive原理和配置

  目錄 一、Spark On Hive原理 ? ? ? ? （1）為什么要讓Spark On Hive？ 二、MySQL安裝配置（root用戶） ? ? ? ? （1）安裝MySQL ? ? ? ? （2）啟動MySQL設(shè)置開機啟動 ? ? ? ? （3）修改MySQL密碼 三、Hive安裝配置 ? ? ? ? （1）修改Hadoop的core-site.xml ? ? ? ? （2）創(chuàng)建hive-site.xml ? ? ? ?

  2024年02月08日

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  Spark on Hive及 Spark SQL的運行機制

  代碼中集成Hive： Spark SQL底層依然運行的是Spark RDD的程序，所以說Spark RDD程序的運行的流程，在Spark SQL中依然是存在的，只不過在這個流程的基礎(chǔ)上增加了從SQL翻譯為RDD的過程 Spark SQL的運行機制，其實就是在描述如何將Spark SQL翻譯為RDD程序 Catalyst內(nèi)部具體的執(zhí)行流程： 專業(yè)術(shù)

  2024年01月23日

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  hive on spark親自編譯，詳細教程

  hive 2.3.6 spark 2.0.0版本 hadoop-2.7.6版本 操作流程： hadoop-2.7.6 1、安裝hadoop不說了。簡單。 spark-2.0.0 2、下載spark-2.0.0的源碼. https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/ 這個下載spark各個版本。 3、編譯spark源碼 執(zhí)行編譯操作: 當前目錄下面會多一個tgz的安裝包。需要把這個文件拷貝的

  2024年02月16日

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