首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
解决方案:在SparkSQL中将null强转成期望类型,比如字段类型如果是string,则使用"cast (null as string)"强制转换类型 3.SparkSQL无法读取字段类型为void的表 现象: 解决方案:此情况一般为Hive建临时表时查询存在"null as xx"的情况,Hive会将该字段类型识别为void,而SparkSQL不支持void类型,按照第2条将表重建即可解...
SparkSql的实现:HiveContext(官方推荐使用HiveContext);SqlContext HiveContext:支持Sql语法解析器和HiveSql语法解析器,HiveContext是SqlContext的子类。HiveContext只是用来处理hive数据仓库中读入的操作。 SqlContext:只支持语法解析器,SqlContext可以处理SparkSql能够支持的剩下的所有数据源。 两者处理的粒度是限制在数据的...
val spark=SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()//使用SparkSQL连接外置的Hive//1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下//2. 启用Hive的支持//3. 增加对应的依赖关系(包含MySQL驱动)spark.sql("use lzh") spark.sql("show tables").show() spark.sql("select * fr...
spark sql是使用spark进行计算的,hive使用MR进行计算的 1、在hive的hive-site.xml修改一行配置,增加了这一行配置之后,以后在使用hive之前都需要先启动元数据服务 cd /usr/local/soft/hive-1.2.1/conf/ <property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://master:9083</value></property> ...
Hive和SparkSQL都是用于处理大规模数据的工具,它们都是基于Hadoop生态系统的技术,但是有一些联系和区别。联系:1. Hive和SparkSQL都是用于查询和分析大规模数据的工具,都...
SparkSQL和Hive的异同 Hive和Spark 均是:“分布式SQL计算引擎” 均是构建大规模结构化数据计算的绝佳利器,同时SparkSQL拥有更好的性能。 目前,企业中使用Hive仍旧居多,但SparkSQL将会在很近的未来替代Hive成为分布式SQL计算市场的顶级 SparkSQL的数据抽象
SparkSQL 是 Apache Spark 的一部分,它提供了一种在 Spark 上执行 SQL 查询的功能。SparkSQL 支持使用标准的 SQL 语法查询存储在各种数据源(如 HDFS、关系型数据库等)中的数据。与 Hive 不同,SparkSQL 使用内存计算和分布式计算来提高查询性能。 SparkSQL 的优点包括: 高性能:由于 SparkSQL 使用内存计算和分布式...
在Spark的早期版本中,SparkContext是Spark的主要切入点,由于RDD是 主要的API,我们通过sparkContext来创建和操作RDD。对于每个其他的API,我们需要使用不同的 context。SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext 上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了...
一、spark和hive的区别 Hive: hive底层是hdfs【分布式文件系统】+MapReduce【MR计算引擎】。那么直观理解就是HIVE的SQL通过很多层解析成了MR程序,然后存储是放在了HDFS上。、 hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎 Spark: spark是个生态群,...