查看hive source下面的pom.xml,可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本,在实际部署的时候,最好按照这个版本关系来,这样出现兼容问题的概率相对较小. 下面面列出一部分对应关系,在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系,地址为https://github.com/apache/hive apache-hive-1.2.2-src <spark.version>1.3.1</spark.version>apache-hive-2.1.1-s

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时,有时需要存储DataFrame数据到Hive表中,一般的存储方式如下: // 注册临时表 myDf.registerTempTable("t1") // 使用SQLContext从临时表创建Hive表 sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1") 在DataFrame中存储一般的数据类型,比如Do

1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(

摘自知乎大神的论述 作者:Xiaoyu Ma链接:https://www.zhihu.com/question/27974418/answer/38965760来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

Hive现有支持的执行引擎有mr和tez,默认的执行引擎是mr,Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎,让hive能跑在spark之上: 在执行hive ql脚本之前指定执行引擎.spark.home.spark.master set hive.execution.engine=spark; set spark.home=/home/spark/app/spark--bin-spark-without-hive; set spark.master=yarn; Hive O

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc

hive 2.3.4 on spark 2.4.0 Hive on Spark provides Hive with the ability to utilize Apache Spark as its execution engine. set hive.execution.engine=spark; 1 version Hive on Spark is only tested with a specific version of Spark, so a given version of Hi

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

1.hive执行引擎 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多. 默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hi

原文地址:http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html 装了一个多星期的hive on spark 遇到了许多坑.还是写一篇随笔,免得以后自己忘记了.同事也给我一样苦逼的人参考. 先说明一下,这里说的Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 先看官网的资源Hive on Spark: Getting Started 要想在Hive中使用Spark执行引擎,

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

1.spark与Hive结合起来 前提:当你spark的版本是1.6.1的时候,你的Hive版本要1.2.1,用别的版本会有问题 我们在做的时候,Hive的版本很简单,我们只需要解压缩,告诉他Hive的源数据在哪里即可 1.首先我们进入/conf/hive-site.xml文件,进行修改jdbc的配置 则此时这个IP要改为only的vm1下的那个IP,不能改为自己无线网络的IP 2.进入bin:./bin/hive 执行成功,会自动创建hive这个库 hive中创建person表 切记:在此之前

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke