您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive，并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作，例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming，通过 HMS 直接进入 Hive，其中通常适用基于存储的权限。
在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。
Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来，发展历程：Hive（MapReduce）-> Shark (Hive on Spark) -> Spark SQL（SchemaRDD -> DataFrame -> Dataset)，所以SparkSQL天然无缝集成Hive，可以加载Hive表数据进行分析。
HDFS（Hadoop Distributed File System）的读写流程如下：
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
表4-1展示了用户常住省标签的Hive表结构及数据示例，其中p_date表示标签的数据日期，user_id代表的用户实体ID，province代表用户的常住省。大部分标签与省份标签一样存储在Hive表中，其属性包括用户实体ID、标签信息以及标签时间信息。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：
作为管理员，您需要了解运行 Hive 查询的 Hive 默认授权是不安全的，以及您需要做什么来保护您的数据。您需要了解您的安全选项：设置 Ranger 或基于存储的授权 (SBA)，它基于模拟和 HDFS 访问控制列表 (ACL)，或这些方法的组合。
在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在HBase中。使用Spark访问Hive表，将读表数据导入到HBase中，写入HBase有两种方式：一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase，另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到HBase中，两种方式相比之下第二种效率会更高。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。
作者介绍： 李文杰，网易互娱高级数据库工程师，TUG 2019 年度和 2020 年度 MVA。主要负责大数据研发和数据分析工作，为产品提供精细化运营指导；同时在部门内推广使用 TiDB，为业务上云及数据库分布式化积累经验和探索最优方案，目前是 TiDB 管理小组负责人。
Statistics 统计信息，参考：org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.Statistics
在数字化时代，数据指标已成为企业最重要的指南针。有效的数据治理对于确保“数据指南针”持续稳定工作至关重要。
在集群中访问Kudu的方式有多种，可以通过Impala使用JDBC的方式，也可以通过Kudu提供的Client API方式，参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Kudu》。在做Spark开发时也有访问Kudu的需求，Kudu API访问是一种方式，这里Fayson使用KuduContext实现对Kudu的读写操作。
Alluxio是世界上第一个虚拟的分布式存储系统，以内存速度统一了数据访问。它为计算框架和存储系统构建了桥梁，使应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分，因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
数据质量平台基于定义好的数据稽核和数据质量规则，生成Spark SQL并提交运行到HDP 3.1.5集群的Spark 2.3.2上。Spark 通过以下方式之一获取某Hadoop集群上Hive表的数据：
Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
一些具体的对比可以看这张图： 5. Iceberg 我们先看看Iceberg的官网是如何介绍它的： Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Trino and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table. 我的理解是，Iceberg以表的形式来组织底层数据，并对上面提供了高性能的表级别计算能力。 它的核心思想就是在时间轴上跟踪表的所有变化：
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目，项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议，会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
功能亮点：当flink和spark同时接入hive metastore时，用hive metastore对hudi的元数据进行管理，无论是使用flink还是spark引擎建表，另外一种引擎或者hive都可以直接查询。
Hudi与Hive集成原理是通过代码方式将数据写入到HDFS目录中，那么同时映射Hive表，让Hive表映射的数据对应到此路径上，这时Hudi需要通过JDBC方式连接Hive进行元数据操作，这时需要配置HiveServer2。
在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐
两个主要方面的业务： ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址，调用第三方库解析为省份province和城市city； ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件（分区）或Hive 分区表中； ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程； ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中，便于前端展示； 上述两个业务功能的实现，使用SparkSQL进行完成，最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
阿里巴巴技术专家，Apache Hive PMC成员，加入阿里巴巴之前曾就职于Intel、IBM等公司，主要参与Hive、HDFS、Spark等开源项目。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
目前用户常用的两款大数据架构包括EMR（数据建模和建仓场景，支持hive、spark、presto等引擎）和DLC（数据湖分析场景，引擎支持spark、presto引擎），其中EMR场景存储为HDFS（支持本地盘和对象存储cos），数据格式支持Iceberg、orc、parquet、text等，均支持内外表；DLC场景存储为cos，内表数据格式为Iceberg，外表数据格式为orc和text。下文通过离线和实时两种模式描述如何通过Inlong实现mysql数据的同步到HDFS和DLC，同时实现下游用户可读。
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库基础架构，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive的体系架构主要包括以下几个组件：
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？
在 2019 年 1 月份的时候，我们发表过一篇博客 SparkSQL在有赞大数据的实践，里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进，以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上，最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家。
因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本，这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert，update和delete，并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能，我们已将其开源，我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中，这块同样也会开源。
在互联网电商平台上，广告是提升成交总额（Gross Merchandise Volume）和拉取新客的常见途经。在广告系统或广告运营中都需要基于人群数据分析进行定向的用户广告投放。在第三方平台进行广告投放，同样需要使用人群数据分析计算。根据计算分析方的不同，可以分为两类，第一类是基础数据全部发送给第三方广告平台，如抖音，腾讯等，由第三方在投放人群时候进行人群计算并作选择；第二类是人群计算工作在电商平台内部完成，推送给第三方的只是单个的人群包数据（设备数据）。在唯品会，我们目前采用第二类方式进行人群计算投放。我们每天需要完成数万的人群包计算，这些计算都是基于几张位于HDFS的之上的Hive 表完成，这些表每天通常都需要被访问上万次。
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