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spArk sql on hivE

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上...

你好,很高兴为你解答Hive on Spark蜂巢上的火花希望我的回答对你有帮助,满意请采纳。

Spark SQL解决了这两个问题。 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...

SharksparkSQL 随着Spark发展其sparkSQL作Spark态员继续发展再受限于hive兼容hive;hive on sparkhive发展计划该计划spark作hive底层引擎说hive再受限于引擎采用map- reduce、Tez、spark等引擎

前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。 cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句: val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...

Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化); 同时还依赖Hive Metastore和Hive S...

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....

Spark on yarn已搭建好,开始使用SparkSql,做如下工作 1、将Hive-site.xml copy至$SPARK_HOME/conf目录,注意配置hive.metastore.uris、hive.metastore.client.socket.timeout 2、复制MySQL-connector-Java.jar 到$SPARK_HOME/lib目录 3、配置s...

Spark on yarn已搭建好,开始使用SparkSql,做如下工作 1、将Hive-site.xml copy至$SPARK_HOME/conf目录,注意配置hive.metastore.uris、hive.metastore.client.socket.timeout 2、复制MySQL-connector-Java.jar 到$SPARK_HOME/lib目录 3、配置s...

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上...

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