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spArk on hivE和hivE on spArk的区别

hive默认计算引擎是mapreduce,hive on spark是搞hive的开发者将计算引擎换成spark 对应的有spark sql,这是spark的开发者写的访问hive数据的sql引擎。两者开发者不同。 如果你搞hive的话,建议可以再了解下hive on tez,又叫Stinger

默认hive on spark是禁用的,需要在Cloudera Manager中启用。 1.登录CM界面,打开hive服务。 2.单击 配置标签,查找enable hive on spark属性。 3.勾选Enbale Hive on Spark(Unsupported),并保存更改。 4.查找Spark on YARN 服务,并勾选保存。...

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...

Hive on Spark 在许多已有Hadoop企业中,Hive担当着非常重要的角色,为Hadoop注入了使用SQL的能力,已经成为SQL on Hadoop上的事实标准。基于这些原因,Cloudera选择继续拥抱Hive,主要的精力则放在性能和最小化特性差异上,造福大量期望利用Spa...

若将Spark作业以yarncluster模式提交到Yarn,由Yarn启动Spark作业,在某个子节点的Executor会监听该端口,接收数据。

提高上百倍

我本人是类似Hive平台的系统工程师,我对MapReduce的熟悉程度是一般,它是我的底层框架。我隔壁组在实验Spark,想将一部分计算迁移到Spark上。年初的时候,看Spark的评价,几乎一致表示,Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统,并不擅长大数...

dataframe.registerTempTable("result") sql(s"""INSERT OVERWRITE Table $outputTable PARTITION (dt ='$outputDate') select * from result""") 而整个结果数据的产生只需要4分钟左右的时间,比如以下方式:将结果以textfile存入hdfs: result...

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...

原因是你要执行hdfs namenode –bootstrapStandby这个命令造成的? 这个命令要在standby的namenode机器执行格式化namenode的命令,而不是在active namenode所在机器执行

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