解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。...Spark还有一种交互模式，那样开发人员和用户都可以获得查询和其他操作的即时反馈。MapReduce没有交互模式，不过有了Hive和Pig等附加模块，采用者使用MapReduce来得容易一点。...磁盘空间相对便宜，由于Spark不使用磁盘输入/输入用于处理，已使用的磁盘空间可以用于SAN或NAS。 容错上：Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，它们是容错集合，里面的数据元素可执行并行操作。...这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能，得以扩大到大数据应用领域，处理庞大数据集。...如果没有心跳，那么JobTracker节点重新调度所有将执行的操作和正在进行的操作，交给另一个TaskTracker节点。
二、Hive和Spark分区概念 在了解Hive和Spark分区内容之前，首先，我们先来回顾一下Hive和Spark的分区概念。...在Spark中，分区的数量由Spark执行引擎根据数据大小和硬件资源自动计算得出。Spark的分区数越多，可以并行处理的数据也就越多，因此也能更快的完成计算任务。...三、Hive和Spark分区的应用场景 在了解Hive和Spark的分区概念之后，接下来，我们来看看Hive和Spark分区在不同的应用场景中有哪些不同的优势。...四、如何选择分区策略 在熟悉了Hive和Spark的分区概念以及应用场景后。接下来，我们来看看在Hive和Spark中如何选择分区策略。分区策略的选择对数据处理的效率和性能有着重要的影响。...使用动态分区写入Hive表时，每个Spark分区都由执行程序来并行处理。 处理Spark分区数据时，每次执行程序在给定的Spark分区中遇到新的分区时，它都会打开一个新文件。
一、前述 Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。...二、具体配置 1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml： ...4、启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....注意： 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。
Spark集群组件 spark.jpg Spark是典型的Master/Slave架构，集群主要包括以下4个组件： Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main...类比Yarn中的节点资源管理器 Executor：运算任务执行器，运行在worker节点上的一个进程。...类似于MapReduce中的MapTask和ReduceTask Spark基本执行流程 以StandAlone运行模式为例： spark2.jpg 1.客户端启动应用程序及Driver相关工作，向...worker启动executor 3.Worker启动Executor，Worker创建ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程，Executor和Driver...Spark不同运行模式任务调度器是不同的，如Yarn模式：yarn-cluster模式为YarnClusterScheduler，yarn-client模式为YarnClientClusterScheduler
【前言：承接《Spark通识》篇】 Spark集群组件 ?...Spark是典型的Master/Slave架构，集群主要包括以下4个组件： Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main()函数。...类比Yarn中的节点资源管理器 Executor：运算任务执行器，运行在worker节点上的一个进程。...类似于MapReduce中的MapTask和ReduceTask Spark基本执行流程 以StandAlone运行模式为例： ?...worker启动executor 3.Worker启动Executor，Worker创建ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程，Executor和Driver
比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？...这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图可以看出，Spark并不适合作为数据仓库： 首先，Spark本身没有自己的存储与...Spark需要依赖HDFS和Hive的相关功能，并且现在来看，也没有开发这一块相关功能的意思。...Hive的稳定性是目前的Spark无法保证的，在数据仓库做分层设计的情况下，底层的稳定性要求会远高于速度（如果底层一个任务失败，可能导致上层的几千个任务无法执行）。...总的来说，Hive和Spark在数据仓库这一块上，Hive依然有着不可替代的优势，尤其是稳定性，这是Spark不能保证的，而作为提供底层支持的数据仓库，稳定性这一点比其他很多都要重要。
hive.metastore.uris Thrift uri for the remote metastore...yangsiyi password to use against metastore database 修改完后 在spark...中启动thriftserver，随后在spark的bin下 用beeline方式连接 或者写成一个.sh文件 每次直接执行即可 .sh文件内容如：..../beeline -u jdbc:hive2://yangsy132:10000/default -n root -p yangsiyi
这里来看一下，Thread 类的构造方法，Thread 类的构造方法有若干个，现在主要来看它的 无参构造方法 和 传递 Runnable 类型的构造方法，代码如下： public Thread() {...如果此线程是使用单独的 Runnable run 对象构造的，则调用该 Runnable 对象的 run方法；否则，此方法不执行任何操作并返回。接下来通过实例来调试分析一下。...，在 Thread 类的 run 方法和 MyRunnable 的 run 方法处分别设置断点，然后调试运行，代码首先中断在了 Thread 类的 run 方法，然后继续运行，代码又中断在了 MyRunnable...三、总结 通过查看源码以及实例代码调试发现，实现 Runnable 接口 在代码执行的流程上比 继承 Thread 类 的流程要稍微复杂些。...不过 实现 Runnable 接口 的方法应该更符合软件的设计原则。当然了，在项目中不建议显式的创建线程，更推荐的是使用线程池。
命令行执行hive命令，就进入Hive CLI了，之后可以执行创建表等操作。...要很注意的一点是hive和的版本要和spark的版本对应，可以看这里 。由于上面我们使用的Hive版本2.1.1，所以，我们选用的Spark版本是1.6.0。 ...SPARK_HOME/sbin，执行....命令行执行hive，进入hive CLI，执行命令"set hive.execution.engine;"可以看到当前正在使用的计算引擎。...4、Hive支持update/delete操作 默认情况下，Hive中我们执行update/delete语句，会报错List-4.1中的错误，我们要修改hive-site.xml文件，怎么修改参考这篇
1 使用Spark访问Ozone 1.下载数据并上传到Ozone的bucket中 hdfs dfs -mkdir -p ofs://ozone1/data/vehicles wget -qO - https...拆分数据并保存到Hive外表中。.../warehouse/distcp/vehicles'; 2.在Hive中执行以下SQL alter table hive_vehicles set tblproperties('skip.header.line.count...'='1'); select count(*) from hive_vehicles; 3.在Hive中执行以下SQL select make, count(*) from hive_vehicles...ozone_wh.test_external; insert into ozone_wh.test_external values ('foo1', 'bar1'); 7.查看一下内外两个表在Ozone下的文件
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，其他版本可能稍有不同 创建、分发 Task一文中我们提到 TaskRunner（继承于 Runnable） 对象最终会被提交到 Executor 的线程池中去执行...该执行过程封装在 TaskRunner#run() 中，搞懂该函数就搞懂了 task 是如何执行的，按照本博客惯例，这里必定要来一张该函数的核心实现： ?...需要注意的是，上图的流程都是在 Executor 的线程池中的某条线程中执行的。上图中最复杂和关键的是 task.run(...)...方法中最重要的是调用了 Task#runTask(context: TaskContext) 方法，来分别看看 ResultTask 和 ShuffleMapTask 的实现： ResultTask#runTask...writer 并返回结果 ---- 参考：《Spark 技术内幕》 ----
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...它表明，Hive缓慢的缺陷是根本的，一个通用引擎，如Spark可以结合两个世界的最好的引擎：它可以和EDW一样快，以及和Hive / MapReduce一样优秀。 你为什么要关心这个看似学术的辩论？...Shark的想法很快被接受，甚至启发了加速Hive的一些主要工作。 从Shark到Spark SQL Shark构建在Hive代码库上，并通过交换Hive的物理执行引擎部分来实现性能提升。...特别是，像Shark一样，Spark SQL支持所有现有的Hive数据格式，用户定义的函数（UDF）和Hive Metastore。...然而，许多这些组织也渴望迁移到Spark。Hive社区提出了一个新的计划，将Spark添加为Hive的替代执行引擎。对于这些组织，这项工作将为他们提供一个清晰的路径将执行迁移到Spark。
为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。...Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果，因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文，笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。...PigLatin在声明式执行计划、ETL流程和管道的修改上则有着优势。 整体上来看SQL是一门声明式语言而PigLatin属于过程式语言。...Pig脚本其实都是转换成MapReduce任务来执行的，不过Pig脚本会比对应的MapReduce任务简短很多所以开发的速度要快上很多。...Hive则是以数据分析为目标所设计的，这意味着虽然Hive缺乏更新和删除这样的功能但读取和处理大量数据的速度会比SQL快得多。
spark 2.0.0中，对hive的结合开发是否进行了改变，于是进行了如下测试。 最大的变化就是没有什么HiveContext了。直接就是一个SparkSession。...val spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("Spark Hive Example...") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate...() 其中有个命令就是：enableHiveSupport，提供了对HIVE的支持。...于是进行测试，剩下的套路和以前都是一样的。顺利通过。 ?
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...写入数据到Hive表(命令行) 接下来像spark提交作业，可以获得执行结果： # spark-submit ~/python/golds_read.py 3645356 wds7654321(4171752...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
参见书籍 《图解Spark:核心技术与案例实战》 要点概述 ** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行，根据RDD的依赖关系构建DAG图，由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析 *...划分调度阶段 Spark调度阶段的划分在DAGScheduler中的handleJobSubmitted方法中根据最后一个RDD生成ResultStage阶段开始的。...比如执行第3个阶段的前提是完成第0个阶段和第2个阶段，而完成第2个阶段的基础是完成第1个阶段，所以ShuffleMapStage0和ShuffleMapStage1两个调度阶段作为第一次调度使用submitMissingTasks...执行任务 task的执行主要依靠Executor的lanuchTask方法，初始化一个TaskRunner封装任务，管理任务执行 的细节，把TaskRunner放到ThreadPool中执行。...和ResultTask来实现的。
下图是Spark UI上呈现的。那这四个Stage的执行顺序是什么呢？ ? Snip20160903_11.png 再次看Spark UI上的截图： ?...Snip20160903_15.png 我们看到有两个task 延迟了3秒后才并行执行的。...根据上面的代码，我们只有四颗核供Spark使用，Stage0 里的两个任务因为正在运行，所以Stage1 只能运行两个任务，等Stage0 运行完成后，Stage1剩下的两个任务才接着运行。...现在我们可以得出结论了： Stage 可以并行执行的 存在依赖的Stage 必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage Stage的并行度取决于资源数 我么也可以从源码的角度解释这个现象：...当然Spark只是尝试提交你的Tasks,能不能完全并行运行取决于你的资源数了。
今天收到一个业务的报警，提示慢日志比较频繁，登上环境查看，发现SQL是一条看起来很简单的语句，环境在MySQL 5.7.16版本下，慢日志里面执行时间显示是近1分钟，我在从库上面执行了一下，发现优化空间确实很大...2000万左右，从目前的执行效率来看，无疑于走了一个全表扫描。...从语句的表现，结合表结构，我们可以感觉到： 整个SQL的执行过程中，原本是基于字段UserId，没想到却因为order by中的CreateTime，导致索引选择错误，执行代价差异很大。...我们抓取一条limit 2的执行计划来看看。可以明显看到type为ref,此外ref部分差异很大（const）。...有如下几种方式可以修复： 1）补充完整的复合索引，userid和CreateTime能够做到互补，该方案已经在同构环境中做了完整的模拟测试，能够达到预期 alter table `testcomm`
关于 sql 语句的执行顺序网上有很多资料，但是大多都没进行验证，并且很多都有点小错误，尤其是对于 select 和 group by 执行的先后顺序，有说 select 先执行，有说 group by...在验证之前，先说结论，Hive 中 sql 语句的执行顺序如下： from .. where .. join .. on .. select .. group by .. select .. having...操作，因为 Hive 会对语句进行优化，如果符合谓词下推规则，将进行谓词下推； 执行 left join 操作，按照 key 进行表的关联； 执行输出列的操作，注意： select 后面只有两个字段（...，对 map 端发来的数据按照 idno 进行分组合并，同时进行聚合操作 sum(order_amount)和 count(userkey)； 执行 select，此时输出的就只有 select 的两个字段...总结 通过上面对 SQL 执行计划的分析，总结以下几点： 每个 stage 都是一个独立的 MR，复杂的 hive sql 语句可以产生多个 stage，可以通过执行计划的描述，看看具体步骤是什么。
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