hive on spark

一:解压 tar -zxvf /opt/soft/apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz -C /opt/client/ 二:在HDFS上创建tmp和hive仓库目录(存在就不需要创建) hdfs dfs -mkdir /tmp hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse 在Hive安装目录下的 conf目录下执行 ...

hive on spark配置和需要注意的点

@ 2016-05-30 修改HIVE_HOMEconfhive-sitexml 添加spark-assembly包 额外添加几个jar包 附 编译spark-assembly包 Hive on Spark，基于Spark的Hive，实质上是将Hive默认的计算引擎MapReduce替换成Spark。Hive on Spark的设置相当简单，但是其中也是各种坑~

Hive引擎包括：MR（默认）、tez、spark。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，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用 RDD 执行。

序言 之前写的一篇Ⅰ.今天看了一下感觉有很多不完善和错误的地方.这里在写一篇cuiyaonan2000@163.com 两者可以结合一起看用于理解学习 Hive On Spark 这个意思是将Hive的执行引擎替换成spark. 默认的是MR,且我们在启动Hive的时候会看到如下的内容(所以我们应该用spark来做为执行引擎cuiyaonan2000@163.com) 既然要换成spark,那我们知道Hadoop自带的Mr是不能用了,且不包含spark的相关服务,所以配置修改,增加spa.

Spark on Hive 和 Hive on Spark。前者由 Spark 社区主导，以 Spark 为主、Hive 为辅；后者则由 Hive 社区主导，以 Hive 为主、Spark 为辅。两类集成方式各有千秋，适用场景各有不同。在 Spark on Hive 这类集成方式中，Spark 主要是利用 Hive Metastore 来扩充数据源，从而降低分布式文件的管理与维护成本，如路径管理、分区管理、Schema 维护，等等。

Spark2.3.0集成hive3.1.1遇到的一个坑HikariCP hive.metastore.schema.verification false 启动spark-sql或者创建相关对象，都会报错，错误如下： at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at org.datanucle...

所属包作用：是所有 Servlet 的根接口，定义了 Servlet 生命周期的基本方法。特点与协议无关（可以用于任何协议，如 HTTP、FTP 等）。是一个底层接口，通常我们不会直接实现它，而是继承其子类（如所属包作用：专门用于处理 HTTP 协议的抽象类，是Servlet的扩展。特点只处理 HTTP 请求（GET、POST、PUT、DELETE 等）。提供了doGet()doPost()等方法，开发者只需重写这些方法即可。所属框架作用。

Java 反射是指在运行时获取和操作类及其成员（字段、方法、构造函数等）的能力。Java 虚拟机（JVM）通过类维护每个加载类的元信息，反射 API 允许开发者访问这些信息并执行动态操作。动态加载类：根据类名加载类，无需在编译时知道具体类型。检查类结构：获取类的字段、方法、构造函数等信息。动态调用：运行时调用方法或访问字段。动态构造：通过字节码创建新类。反射的灵活性使其成为 Java 动态特性的基础，例如 Servlet 容器加载用户编写的 Servlet 类，或浏览器加载 Applet。

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Hive的高可用性（HA）通过消除关键组件的单点故障来实现，确保系统在部分故障时仍能正常运行。‌ 多实例部署‌：部署多个Metastore服务实例，每个实例连接到共享的后端数据库（如MySQL、PostgreSQL集群）。‌ 后端数据库HA‌：使用高可用数据库方案（如主从复制、Galera集群），确保元数据存储的可用性。‌客户端配置‌：客户端配置多个Metastore URI，通过重试机制实现故障转移。

在安装Spark时，它就提供了一些示例程序，我们可以直接来调用。进入到spark-local，运行命令spark-submit命令。mv是linux的命令，这里的 \ 是换行输入的意思，整体的代码就只有一句，只不过太长了，我们把它拆开成几个部分来输入，其中\ 的意思就是这里写不下，写在下一行。请注意，它并不会产生新的文件，而是直接在控制台输出结果。接下来的操作，我们把它上传到集群中的节点，并解压运行。1.打开etc/profile.d/my_env.sh文件中，补充设置spark的环境变量。

/ 将元组的value按照key来分组，对所有的value执行聚合操作(相加)在根目录下可见out111文件，文件打开后可以看到，word2.txt文件内单词被拆分。在hdfs中/wcinput中创建一个文件：word2.txt在里面写几个单词。// 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1。// 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的RDD。// 收集RDD的数据并打印输出结果。// 将结果储存在out111中。// 读取文件，得到RDD。按住ctrl+D退出。