Hive on Spark 官网详情:https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started 一.安装Hive 具体安装参考:Hive(一)[基本概念.安装] 安装和Spark对应版本一起编译的Hive,当前官网推荐的版本关系如下: HiveVersion SparkVersion 1.1.x 1.2.0 1.2.x 1.3.1 2.0.x 1.5.0 2.1.x 1.6.0 2.2.x 1

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统

#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的hiveserver2模式启动不起来,发现Hadoop一直处于安全模式 命令介绍 命令hadoop fs –safemode get 查看安全模式状态 命令hadoop fs –safemode enter 进入安全模式状态 命令hadoop fs –safemode leave 离开安全模式状态 用Hadoop fsck查看破坏丢失的文件位置 hadoop fsck Usage: DFSck <path> [-move | -delete | -openforwrite] [-fi

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

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写 部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr

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

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast

SparkSQL与Hive on Spark的比较 简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系  一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单

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

这一篇介绍Hive的安装及操作.版本是Hive3.1.2. 调整部署节点 在Hadoop篇里,我用了5台虚拟机来搭建集群,但是我的电脑只有8G内存,虚拟机启动之后卡到没法操作,把自己坑惨了. Hive的运行是基于Hadoop集群的,为了操作的流畅性,我把Hadoop集群全部重新搭建了,一共只有3台虚拟机. 主机 NN RM ZKFC DN NM JN ZK MySQL Hive服务端 Hive客户端 server01  •  •   •  •  •  •  •       server02  •

启动hiveserver2: hiveserver2 --hiveconf hive.execution.engine=spark spark.master=yarn 使用beeline连接hiveserver2: beeline -u jdbc:hive2://hadoop000:10000 -n spark 注意:每个beeline对应一个SparkContext,而在Spark thriftserver中,多个beeline共享一个SparkContext 可以通过YARN监控页面观察到:

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

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,这就是已经非常闻名的Shark开源项目. 在Spark 1

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上

配置hive hive-site <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://database:9083</value> </property> <property> <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name> <!--<value>600s</

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包