Spark SQL與Hive On MapReduce速度比較
我們都知道Spark比Hadoop的MR計算速度更快。到底快多少呢?我一直比較疑惑,會有官網說的那麼誇張嗎。 今天就拿基於Spark的Spark SQL和基於MR的Hive比較一下,因為Spark SQL也相容了HiveQL,我們就可以通過執行相同的HiveQL語句,比較直觀的看出到底快多少了。 S […]
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我們都知道Spark比Hadoop的MR計算速度更快。到底快多少呢?我一直比較疑惑,會有官網說的那麼誇張嗎。 今天就拿基於Spark的Spark SQL和基於MR的Hive比較一下,因為Spark SQL也相容了HiveQL,我們就可以通過執行相同的HiveQL語句,比較直觀的看出到底快多少了。 S […]
情況一:spark-sql直接操作hive 樣例資料 head -5 u.user 1|24|M|technician|85711 2|53|F|other|94043 3|23|M|writer|32067 4|24|M|technician|43537 5|33|F|other|15213 hi […]
SparkSQL操作Hive中的表資料 spark可以通過讀取hive的後設資料來相容hive,讀取hive的表資料,然後在spark引擎中進行sql統計分析,從而,通過sparksql與hive結合實現資料分析將成為一種最佳實踐。詳細實現步驟如下: 1、啟動hive的後設資料服務 hive可以通過 […]
示例讀取的table格式為parqut格式,spark每次讀取會掃描table根目錄下所有的目錄和檔案資訊,然後生成file的FakeFileStatus資訊,用於生成table的schema資訊,並且每次查詢table都會判斷該table的schema的資訊是否有變化,如果有變化則從parquet […]
Spark-1.3.1與Hive整合實現查詢分析 操作步驟 1.我們可以通過指定SPARK_CLASSPATH變數,將需要訪問Hive的後設資料儲存MySQL的驅動包加入進去,然後直接啟動Spark SQL Shell即可。 SPARK_CLASSPATH=”$SPARK_CLASSPA […]
原文連結:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5506822.html 本文主要是講解spark裡RDD的基礎操作。RDD是spark特有的資料模型,談到RDD就會提到什麼彈性分散式資料集,什麼有向無環圖 […]
上一篇裡我提到可以把RDD當作一個陣列,這樣我們在學習spark的API時候很多問題就能很好理解了。上篇文章裡的API也都是基於RDD是陣列的資料模型而進行操作的。 Spark是一個計算框架,是對mapreduce計算框架的改進,mapreduce計算框架是基於鍵值對也就是map […]
hadoop metrics2 監控的內容: 1. yarn 2. jvm 3. rpc 4. rpcdetailed 5. metricssystem 6. mapred 7. dfs 8. ugi 已經提供的: Source : org.apache.hadoop.metrics2.source […]
原文摘自http://www.donghongchao.cn 1、spark概述 spark是基於記憶體的一個計算框架,計算速度非常的快。這裡面沒有涉及到任何儲存,如果想要處理外部的資料來源,比如資料在HDFS上,此時我們就需要先搭建一個hadoop叢集。 2、spark的特點 1、速度快(比map […]
原文摘自http://www.donghongchao.cn 1、什麼是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做彈性分散式資料集,是Spark中最基本的資料抽象,它代表一個不可變、可分割槽、裡面的元素可平行計算的集合. Dataset:一個資料集,簡單的理解為 […]