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【大数据技术】Hive on spark 与Spark on hive 的区别与联系
Hive on Spark
Hive 既作为存储元数据又负责sql的解析优化，遵守HQL语法，执行引擎变成了spark，底层由spark负责RDD操作文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-551429.html
Spark on Hive
Hive只作为存储元数据，Spark负责sql的解析优化，遵守spark sql 语法，底层由spark负责RDD操作文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-551429.html
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hive metastore元数据服务用来存储元数据，所谓元数据，即hive中库、表、字段、字段所属表、表所属库、表的数据所在目录及数据分区信息。元数据默认存储在hive自带的Derby数据库。在内嵌模式和本地模式下，metastore嵌入在主hive server进程中。但在远程模式下，metastore 和 hive
在 Apache Spark 中，Executor 是分布式计算框架中的一个关键组件，用于 在集群中执行具体的计算任务 。每个 Executor 都在独立的 JVM 进程中运行，可以在集群的多台机器上同时存在。Executors 负责实际的数据处理、计算和任务执行，它们执行来自 Driver 的指令，并将计算结果返回给
离线数仓 hive on spark 模式，hive 客户端 sql 插入数据报错 Failed to execute spark task, with exception \\\'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create Spark client for Spark session 50cec71c-2636-4d99-8de2-a580ae3f1c58)\\\' FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed t
hive on spark的调优,那必然涉及到这一系列框架的内存模型。本章就是来讲一下这些框架的内存模型。 hive on spark的任务，从开始到结束。总共涉及了3个框架。分别是：yarn、hive、spark 其中，hive只是一个客户端的角色。就不涉及任务运行时的内存。所以这里主要讲的yarn和spark的
Hive 引擎包括：默认 MR、tez、spark 最底层的引擎就是MR （Mapreduce）无需配置，Hive运行自带 Hive 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
我的是hive3.1.3 spark3.3.0（请先将自己的 hive on mr 搭建完场，有简单了解在搞这个） 1.下载hive源码 2. maven编译：mvn clean -DskipTests package -Pdist （idea 编译不行，能行的评论告诉我） 右键 - Git Bash idea打开项目，右键pom 添加成maven项目 修改pom中自己所需依赖的版本
代码中集成Hive： Spark SQL底层依然运行的是Spark RDD的程序，所以说Spark RDD程序的运行的流程，在Spark SQL中依然是存在的，只不过在这个流程的基础上增加了从SQL翻译为RDD的过程 Spark SQL的运行机制，其实就是在描述如何将Spark SQL翻译为RDD程序 Catalyst内部具体的执行流程： 专业术
Hive Hadoop Hive 和传统关系型数据库区别 Spark 概念 基于内存的分布式计算框架 只负责算 不负责存 spark 在离线计算 功能上 类似于mapreduce的作用 MapReduce的缺点 运行速度慢 （没有充分利用内存） 接口比较简单，仅支持Map Reduce 功能比较单一 只能做离线计算 Spark优势 运行速度快
目录 一、Spark On Hive原理 （1）为什么要让Spark On Hive？ 二、MySQL安装配置（root用户） （1）安装MySQL （2）启动MySQL设置开机启动 （3）修改MySQL密码 三、Hive安装配置 （1）修改Hadoop的core-site.xml （2）创建hive-site.xml
hive 2.3.6 spark 2.0.0版本 hadoop-2.7.6版本 操作流程： hadoop-2.7.6 1、安装hadoop不说了。简单。 spark-2.0.0 2、下载spark-2.0.0的源码. https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/ 这个下载spark各个版本。 3、编译spark源码 执行编译操作: 当前目录下面会多一个tgz的安装包。需要把这个文件拷贝的
