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sparksql和hive区别
spark SQL和hive
到底什么关系
答:
SparkSQL并不能完全替代Hive,它替代的是Hive的查询引擎,
SparkSQL由于其底层基于Spark自身的基于内存的特点,因此速度是Hive查询引擎的数倍以上
,Spark本身是不提供存储的,所以不可能替代Hive作为数据仓库的这个功能。SparkSQL相较于Hive的另外一个优点,
是支持大量不同的数据源
,包括hive、json、parquet、jd...
spark与hive
查询得出的数据
不同
答:
1、
由于精度不一样导致的 2
、更多的时候确实是由于元数据混乱导致的 (就是说hive中能读到这个字段的值,但是在spark中却无法读取到该字段的值。很多时候可能还是由于大小写的混乱所导致的)同一条sql,hive能生成表,而spark却生成的一张空表,或者数据缺少,存在null值,与hive结果不一致 设置 spark.sq...
SparkSQL和Hive
在做cast boolean存在的
不同
答:
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,则根据传入的
不同
数据类型判断值后返回结果.Hive Converts the results of the expression expr to . For example,cast(‘1’ as BIGINT) will convert the string ‘1’ to its inte...
spark sql
依赖
hive
吗
答:
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。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配等函数式语言特性,利用Catalyst开发执行计划优化策略比Hive要简洁得多。去年Spark summit上Cat...
spark on hive
和hive
on
spark的区别
答:
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)接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据 hive on...
大数据学什么框架?什么是生态圈?
答:
Hive
:Hadoop中的数据分析引擎,支持SQL HBase:基于HDFS的NoSQL数据库 ZooKeeper:分布式协调服务,可以用于实现HA(高可用架构)其他 (二)Spark生态圈 Spark Core:Spark的核心,用于离线计算
Spark SQL
:Spark的数据分析引擎,支持SQL语句 Spark Streaming:Spark的流式计算引擎,但本质依然是离线计算 MLlib...
技术选型 - OLAP大数据技术哪家强?
答:
SparkSQL
后续不再受限于
Hive
,只是兼容Hive。SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。支持访问各式各样的数据源,包括Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC。Drill Drill好像国内使用的很少,根据定义,Drill是一个低延迟的分布式海量数据交互式查询引擎,支持多种数据源,包括hadoop,NoSQL存储等等。...
spark从
hive
数据仓库中读取的数据可以使用
sparksql
进行查询吗_百度知 ...
答:
//create
hive
context val
sql
Context = new org.apache.
spark
.sql.hive.
Hive
Context(sc)sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ") //这里需要注意数据的间隔符 sqlContext.sql("LOAD DATA INPATH '/user/...
大数据技术常用的数据处理方式有哪些?
答:
3、
Hive
在没有出现Spark之前,Hive可谓独占鳌头,涉及离线数据的处理基本都是基于Hive来做的,Hive采用sql的方式底层基于Hadoop的Mapreduce计算框架进行数据处理,在性能优化上也不错。4、Spark Spark基于内存计算的准Mapreduce,在离线数据处理中,一般使用
Spark sql
进行数据清洗,目标文件一般是放在hdf或者...
大数据方面核心技术有哪些?
答:
4、数据查询分析:
Hive的
核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(
HiveSQL
)查询功能。
Spark
启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。5、数据可视化:对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。
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