hive 怎么启用spark引擎

要在Hive中启用Spark引擎，需要按照以下步骤操作：

1. 确保已经安装了Hive和Spark，并且两者都可以正常运行。

2. 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>
</property>

3. 在Hive的命令行或者Hue等界面中执行查询语句时，添加以下参数：

hive> set spark.home=/path/to/spark
hive> set hive.execution.engine=spark;

其中，/path/to/spark 是你安装Spark的路径。

4. 确保Hive和Spark的版本兼容。具体来说，Hive和Spark的版本关系如下：

| Hive版本 | Spark版本 |
|----------|----------|
| 2.3.x | 2.2.x |
| 3.0.x | 2.4.x |
| 3.1.x | 3.0.x |

如果你的Hive版本和Spark版本不兼容，可能会出现各种问题。

以上就是启用Hive中Spark引擎的步骤，希望对你有所帮助。

相关问题

hive配置spark执行引擎

为了在Hive中使用Spark作为执行引擎，需要进行以下配置：

1. 安装Spark：首先需要在集群中安装Spark，并设置SPARK_HOME环境变量，以便Hive能够找到Spark。

2. 启用Spark支持：在Hive的配置文件hive-site.xml中，需要加入以下配置项：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
  <description>Execution engine for Hive, either mr or spark</description>
</property>

3. 配置Spark参数：在Hive的配置文件hive-site.xml中，可以设置一些关于Spark的参数，例如：

<property>
  <name>spark.master</name>
  <value>yarn</value>
  <description>The master URL for the Spark cluster manager</description>
</property>
<property>
  <name>spark.executor.memory</name>
  <value>4g</value>
  <description>Amount of memory per executor process</description>
</property>

4. 配置Hive on Spark：如果使用的是Hive on Spark，还需要进行以下配置：

<property>
  <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
  <value>600s</value>
  <description>Timeout for Hive client to wait for Spark client to connect</description>
</property>
<property>
  <name>hive.spark.client.server.connect.timeout</name>
  <value>600s</value>
  <description>Timeout for Spark client to connect to Hive client server</description>
</property>

以上就是在Hive中配置Spark执行引擎的步骤。需要注意的是，配置参数的具体值需要根据集群的实际情况进行调整。

hive用spark引擎要启动spark吗？该怎么配置spark呢

是的，使用Spark引擎运行Hive需要启动Spark。在配置Spark之前，需要先安装Spark并设置好环境变量。接下来，需要在Hive中启用Spark支持。

具体操作如下：

1. 打开Hive配置文件hive-site.xml，在其中添加以下配置信息：

<property>
   <name>hive.execution.engine</name>
   <value>spark</value>
</property>
<property>
   <name>spark.master</name>
   <value>local[*]</value> <!-- 这里根据实际情况设置Spark Master -->
</property>
<property>
   <name>spark.executor.memory</name>
   <value>1g</value> <!-- 这里根据实际情况设置Spark Executor Memory -->
</property>

2. 将Spark相关的jar包添加到Hive的classpath中。可以将这些jar包放置在Hive的lib目录下。

3. 启动Hive，并在Hive命令行中执行以下命令来启用Spark支持：

hive> set hive.execution.engine=spark;

4. 接下来就可以使用Spark引擎来运行Hive查询了。例如，可以执行以下命令来测试：

hive> SELECT COUNT(*) FROM mytable;

其中，mytable是要查询的表名。如果一切正常，Hive会使用Spark引擎来运行这个查询，并输出查询结果。