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hivE和spArksql的区别

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求.而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询.shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上;而sparkSQL是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器,同时sparkSQL还扩展了接口,不单单支持hive数据的查询,可以进行多种数据源的数据查询.

spark SQL和hive到底什么关系 Spark SQL解决了这两个问题.第一,Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe.也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了.执行计划生成

spark on hive : 是spark 通过spark-sql 使用hive 语句操作hive ,底层运行的还是 spark rdd.*(1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息* (2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据* (3

Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,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.

今天在看一些数据的时候发现,一些SparkSQL与Hive之间在进行cast转化时候存在一些差异.HiveVersion 1.2.1 SparkSQL 1.6.0 总结: 在Hive中, boolean类型的隐式转化,Hive中非boolean非null转化默认为True, 而在SparkSQL中,则根据

hadoop包含以下组件:hdfs,mapreduce,yarn.hive是数据仓库:用于管理结构化数据,数据存于hdfs上.spark是一个分布式计算框架:区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架.基于RDD的分布式内存计算引擎.

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求.而hive、shark、sparlsql都可以进行hive的数据查询.shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上;而sparksql是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器,同时sparksql还扩展了接口,不单单支持hive数据的查询,可以进行多种数据源的数据查询.

spark是一种分布式内存计算模型hadoop是一种大数据分布式处理方案,包括hdfs(分布式存储系统),mapreduce(分布式计算框架),yarn(资源调度系统)hive是基于hadoop的一个数据仓库,构建成类似传统关系型数据库.能够用sql执行mr任务spark与hadoop关系,spark是内存计算框架,意味着他主要是用来进行计算,用来取代hadoop的mapreduce任务效率太低.但是计算结果,数据源,最终还是存在hadoop上的

Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,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.

spark-sql 和elasticsearch 有什么区别: elasticsearch只是一个搜索框架,仅此而已. hadoop/spark是计算框架/大数据运行环境,根本不可相提并论.

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