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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