Hive on Spark: Spark 1.6.0 包含Hadoop 2配置指南

该压缩包是通过执行./make-distribution.sh脚本，配合特定的参数编译而成的，这些参数包括"--name"，"hadoop2-without-hive"，以及"--tgz"，后面跟着的是一系列的特性组合"-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.4,parquet-provided"。" 知识点： 1. Apache Spark概述： Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发。它提供了一个快速的通用计算系统，并且具有优雅的开发API，支持Java、Scala、Python和R语言。Spark的核心是一个强大的分布式计算引擎，提供了一个快速的执行模型，特别适合于迭代算法和交互式数据分析。 2. Spark版本1.6.0特点： Spark 1.6.0版本，作为该框架的一个重要版本，提供了许多关键的改进和新特性。这包括了对Spark SQL的支持、新的数据帧API、改进的性能以及对机器学习库MLlib的增强等。在该版本中，开发者可以更有效地进行数据处理和分析，尤其在处理大规模数据集时能表现出较高的性能。 3. Hadoop环境的支持： 该压缩包是专为Hadoop 2.x环境设计的，这意味着它可以利用Hadoop生态系统中的工具和特性，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。但是，由于它是"hadoop2-without-hive"版本，所以不包括对Hive的支持。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。 4. 编译参数说明： 在描述中提到了编译时使用的参数，这些参数定义了该Spark构建版的具体配置。具体参数如下： - "--name"后面跟的是包的名称，这里为"hadoop2-without-hive"。 - "--tgz"后面跟的是一组特性标记，它们指定了在编译过程中需要包含的模块和组件。具体来说，参数"Pyarn"表示启用YARN支持，"hadoop-provided"指定了使用Hadoop提供的依赖，"hadoop-2.4"指定了版本兼容性，而"parquet-provided"表示Parquet格式的支持。 Parquet是一种面向分析型应用的列式存储格式，通常用于大数据场景。它能够有效地减少数据的存储空间并提高查询效率，是数据仓库和数据湖中常用的存储格式之一。 5. 文件名称列表说明： 压缩包的文件名称为"spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive"，从名称中可以直观地看出，这是Apache Spark 1.6.0版本的预编译二进制包，专为不包含Hive的Hadoop 2.x环境设计。 6. Hive on Spark： 标签中提到了"hive on spark"，这表示Hive可以与Spark集成使用，这种集成使得Hive能够利用Spark的快速计算引擎，从而提升数据处理和分析的速度。然而，由于这个特定版本的Spark包不包含Hive，如果需要Hive on Spark的功能，用户可能需要安装Hive单独的包，并确保它与该Spark版本兼容。 7. Spark的Hadoop版本兼容性： 虽然这个特定的版本是为Hadoop 2.x设计的，但Spark具有很好的Hadoop版本兼容性。用户可以根据实际使用的Hadoop版本，选择合适的Spark版本来确保两者之间能够无缝协作。 8. 使用场景： 由于该Spark包不包含Hive支持，它主要适合于那些不需要使用Hive的场景，或者当用户希望使用其他数据仓库解决方案时。同时，这也适用于需要利用YARN进行资源管理，以及需要处理Parquet格式数据的情况。 总结而言，该压缩包是一个针对特定环境优化过的Spark 1.6.0版本的预编译二进制包，旨在为在Hadoop 2.x环境下运行的用户提供快速且高效的数据处理能力。尽管它不包含Hive支持，但依然可以通过与其他Hadoop生态系统组件结合使用，来实现复杂的数据分析任务。