使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包

set hive.execution.engine=spark;set hive.exec.parallel=true;set hive.exec.parallel.thread.number=8;set hive.exec.compress.intermediate=true;set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;set hive.intermediate.compre

1 引入Spark引擎 Kylin v2开始引入了Spark引擎,可以在构建Cube步骤中替换MapReduce. 关于配置spark引擎的文档,下面给出官方链接以便查阅:http://kylin.apache.org/docs20/tutorial/cube_spark.html 以下是配置步骤:1.在kylin的安装目录下,新建目录hadoop_conf mkdir  $KYLIN_HOME/hadoop_conf 2.将core-site.xml,hdfs-site.xml,hbase-s

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

Apache Hadoop的服务的部署比較繁琐.须要手工编辑配置文件.下载依赖包等.Cloudera Manager以GUI的方式的管理CDH集群,提供向导式的安装步骤.因为须要对Hive,HBase,Impala,Spark进行功能測试,就採用了Cloudera Manager方式进行安装. Cloudera Manager提供两种软件包安装源,Package 和 Parcel: Package就是一个个rpm文件.以yum的方式组织起来. Parcel是rpm包的压缩格式.以.parcel结

#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

Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签(空格分隔): Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=

1. 首先搭建好spark和hive,参见相关文档 2. 在spark/conf下创建hive-site.xml <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master:9083</value> <description>connection romate metastores</description>

正常打包maven pom配置如下 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependencies> <!--添加hive依赖--> <dependency> <groupId

最近在Hive中使用Spark引擎进行执行时(set hive.execution.engine=spark),经常遇到return code 30041的报错,为了深入探究其原因,阅读了官方issue.相关博客进行了研究.下面从报错现象.原因分析.解决方案几个方面进行介绍,最后做一下小结. (一)报错现象 ERROR : FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.Sp

最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Sp

背景 mr引擎在hive 2中将被弃用.官方推荐使用tez或spark等引擎. 选择 tez 使用有向无环图.内存式计算. spark 可以同时作为批式和流式的处理引擎,减少学习成本. 问题&&不便 tez: 在hive sql中使用了union 或 join操作 tez会将任务切分,每个小任务,创建一个文件文件夹,如下: 这就会造成一个非常严重的问题,假如这张表的下文,使用这张表没有用tez,而是使用spark或者mr, 这两种引擎是不会遍历子文件夹下的内容的.查出来的数据为0.而我们很

本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行. 1.下载Spark; 2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机: 3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/ 4. 1)配置Spark环境变量: 2)配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi spark-env.sh 末尾加上: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

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

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512

Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中.同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统. (2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引,每个Partition都有一个对应的目录,查询的时候可以减少数据的规模. (3)Bucket(桶):即使将数据分区后,每个分区的规模可能依旧会很大,可以根据关键字的Hash结果将数据分成多个Bucket,每个Bucke

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,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.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File