尚硅谷hive on spark hive版本可行么

根据引用中提供的Hive官方网站地址和文档查看地址，你可以在这些网站上找到关于Hive的详细信息和安装步骤。在引用中，还提到了Hive的下载地址和GitHub地址，你可以从这些位置获取Hive的软件包。

根据引用，你可以将自定义的Java类打包成一个JAR文件，然后将该JAR文件上传到Hive服务器上的/opt/module/jars/目录。接下来，你可以使用Hive命令将该JAR文件添加到Hive的classpath中，并创建临时函数将Java类与Hive相关联。这样，你就可以在Hive查询中使用自定义的函数了。

至于你提到的尚硅谷Hive on Spark版本的可行性，请注意我在引用内容中并没有找到任何有关尚硅谷Hive on Spark的信息。所以，我无法提供关于这个特定版本的详细信息。但是，Hive本身是支持在Spark上运行的，你可以在Hive官方网站上查找有关Hive on Spark的更多信息。

总结起来，你可以通过查阅Hive的官方文档和安装指南来获取更详细的信息，并在具体需求上了解Hive on Spark的可行性。

相关问题

配置hive on spark spark版本2.4.5 hive版本3.1.2

首先，确保你的环境中已经安装了Spark和Hive，并且你已经配置好了环境变量。接下来，按照以下步骤配置Hive on Spark：

1. 在Hive的配置文件hive-site.xml中添加以下配置：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
  <description>Execution engine to use. Set this to Spark.</description>
</property>

<property>
  <name>spark.master</name>
  <value>local[*]</value>
  <description>Spark master URL. Leave this unset to use the default local mode.</description>
</property>

<property>
  <name>spark.submit.deployMode</name>
  <value>client</value>
  <description>Deployment mode of Spark driver program. Set this to client.</description>
</property>

<property>
  <name>spark.sql.hive.convertMetastoreParquet</name>
  <value>true</value>
  <description>Whether to convert Parquet tables to Spark SQL on load. Set this to true.</description>
</property>

2. 将以下jar包添加到Hive的lib目录下：

spark-core_2.11-2.4.5.jar
spark-sql_2.11-2.4.5.jar

3. 启动Hive命令行客户端，并执行以下命令：

set spark.home=<spark_home_directory>
set hive.execution.engine=spark;

其中，`<spark_home_directory>`是你的Spark安装目录。

现在，你已经成功地配置了Hive on Spark。可以使用Hive命令行或Spark SQL来查询数据。

hive on spark 和 hive on tez 深入对比

Hive on Spark和Hive on Tez都是基于Apache Hive构建的分布式数据仓库系统，它们的主要目标是实现高效的SQL查询和分析。

Hive on Spark是基于Spark计算引擎的Hive版本。Spark是一个内存计算框架，它可以在内存中缓存数据，因此可以大大提高查询性能。与Hive on Tez相比，Hive on Spark的优点在于，它可以利用Spark的内存计算能力，从而支持更快的查询速度和更高的并行度。此外，Hive on Spark还支持Spark生态系统中的其他工具和库，如Spark Streaming、MLlib和GraphX等。

Hive on Tez是基于Apache Tez计算引擎的Hive版本。Tez是一个针对大规模数据处理的通用数据处理框架，它可以支持复杂的数据流处理。与Hive on Spark相比，Hive on Tez的优点在于，它可以更好地处理复杂的查询和数据流处理场景。此外，Hive on Tez还可以利用Tez的动态优化能力来提高查询性能，从而避免了Spark在处理大量数据时可能出现的内存问题。

综上所述，Hive on Spark和Hive on Tez在不同的场景下都有其独特的优势。如果你需要处理大量数据且查询较为简单，那么Hive on Spark是一个不错的选择。如果你需要处理复杂的查询和数据流处理场景，那么Hive on Tez可能更适合你的需求。