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
一，整合原理1，HiveOnSparkHive是一个Sql解析引擎，其不具备计算能力，Hive将Sql解析为物理执行计划，将物理执行计划转换为计算任务，交由计算引擎执行，默认的引擎是MapReduce，但MapReduce执行速度慢，随着Spark的崛起，Hive支持Spark作为计算引擎，这就是HiveOnSpark2，SparkOnHive比较容易混淆，二者差距还是很大的，SparkOnHiv
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2023-08-18 22:37:13
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前言有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL 在有赞的技术演进。从 Hive
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2023-09-08 12:23:10
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# 学习实现 Hive Set Engine 的指南
作为一名新手开发者，了解如何在 Hive 中设置引擎，可以帮助你更好地管理和处理大数据。本文将向你详细介绍如何实现这一过程，包括所需步骤、代码示例与解释，以及相关的类图和状态图，方便你更好地理解。
## 流程概述
首先，让我们看看整个过程的主要步骤。以下是实现 Hive Set Engine 的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|--
二、Hive and SparkSQL 其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件SQLContext
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2023-09-14 13:41:33
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Hive从1.1之后，支持使用Spark作为执行引擎，配置使用Spark On Yarn作为Hive的执行引擎，首先需要注意以下两个问题：Hive的版本和Spark的版本要匹配；具体来说，你使用的Hive版本编译时候用的哪个版本的Spark，那么就需要使用相同版本的Spark，可以在Hive的pom.xml中查看spark.version来确定；Hive root pom.xml’s &
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2023-07-24 15:34:14
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Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
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2023-07-12 10:37:35
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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Spar
1.1 Hive引擎简介 Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2 Hive on Spa
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2023-09-20 06:30:22
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准备1. spark已经安装完毕2. spark运行在local mode或local-cluster modelocal-cluster modelocal-cluster模式也称为伪分布式，可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell [1,2,1024] 分别表
1 Hive SQL &Spark SQL这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/Ship_of_TheseusSpark最开始打包的
# 实现"Hive Set执行引擎"流程及代码示例
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现"Hive Set执行引擎"。下面让我们一起来看看整个流程，并给出每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title 设置Hive执行引擎流程
section 创建Hive Session
CreateSess
一. 表连接优化 1. 将大表放后头Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */select /*+ MAPJOIN(time_dim) */ count(1) from store_sales join time_dim on (ss_
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2023-09-06 09:53:11
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## 实现Hive Set引擎Tez的步骤
如果你想使用Hive语句执行引擎Tez来加速你的查询操作，下面是一些简单的步骤，帮助你快速实现这一目标。首先，我们来看一下整个流程：
```mermaid
journey
title 实现Hive Set引擎Tez的步骤
section 步骤
开启Tez引擎 --> 配置Hive --> 开启Hive会话 --> 执行
原创
2023-12-23 07:21:06
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Hive on Spark 和 Spark sql on Hive，你能分的清楚么结构上 Hive On Spark 和 SparkSQL 都是一个翻译层，把一个 SQL 翻译成分布式可执行的 Spark 程序。Hive 和 SparkSQL 都不负责计算。Hive 的默认执行引擎是 mr，还可以运行在 Spark 和 Tez。S
原创
2023-05-19 15:14:14
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文章目录Hive 引擎简介环境配置 （ssh已经搭好）JDK准备Hadoop准备部署配置集群配置历史服务器配置日志的聚集启动集群LZO压缩配置Hadoop 3.x 端口号 总结MySQL准备Hive 准备Spark 准备Hive on Spark 配置Hive on Spark测试 Hive 引擎简介Hive 引擎包括：默认 MR、tez、spark最底层的引擎就是MR （Mapreduce）无
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2023-09-01 18:30:50
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## Hive Spark引擎参数详解
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。它提供了一个SQL类似的查询语言，称为HiveQL，以便用户可以使用熟悉的SQL语法进行数据查询和分析。Hive默认的执行引擎是MapReduce，但是从Hive 2.0版本开始，用户可以选择使用Spark作为Hive的执行引擎，以获得更高的性能和更佳的用户体验。
Hive Spark引
原创
2023-07-21 19:52:45
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## 使用Spark引擎实现Hive
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Spark引擎来实现Hive。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | -------- |
| 1 | 安装Hive |
| 2 | 安装Spark|
| 3 | 配置Hive |
| 4 | 配置Spark|
| 5 | 启动Hive |
| 6
原创
2024-01-07 04:44:18
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一、前置准备CentOS7、jdk1.8、hive-2.3.6、hadoop-2.7.7、spark-2.0.0-bin-hadoop2-without-hive 二、简单了解Hive版本及其对应的兼容Spark版本的列表 2.1 手动编译SparkSpark下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/源码包只有12M，
原创
2021-12-08 10:49:42
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# Hive使用Spark引擎
