读取hive的引擎
时间: 2023-08-02 19:25:19 浏览: 67
Hive 支持多种执行引擎,包括 MapReduce、Tez、Spark 等。在 Hive 中,执行引擎可以在 Hive CLI 或 HiveQL 中进行设置。
下面介绍如何在 Hive 中设置执行引擎:
1. MapReduce 引擎
默认情况下,Hive 使用的是 MapReduce 引擎。如果需要显式设置 MapReduce 引擎,可以使用以下语句:
```
SET hive.execution.engine=mr;
```
2. Tez 引擎
如果使用 Tez 引擎,需要先安装 Tez,然后在 Hive 中进行配置。以下是在 Hive 中设置 Tez 引擎的语句:
```
SET hive.execution.engine=tez;
SET tez.use.cluster.hadoop-libs=true;
```
其中,第二行语句是告诉 Tez 引擎使用 Hadoop 集群中的库文件。
3. Spark 引擎
如果使用 Spark 引擎,需要先安装 Spark,然后在 Hive 中进行配置。以下是在 Hive 中设置 Spark 引擎的语句:
```
SET hive.execution.engine=spark;
```
需要注意的是,Spark 引擎需要使用 Spark Thrift Server(STS)来运行,因此需要先启动 STS,然后才能使用 Spark 引擎。
总的来说,Hive 的执行引擎可以通过在 Hive CLI 或 HiveQL 中设置来进行选择和切换。不同的引擎适用于不同的场景,可以根据具体的需求进行选择。
相关问题
hive spark
Hive是一个用于处理和分析大规模结构化数据的数据仓库工具。它提供了通过SQL读写和管理分布式存储中的数据。Hive的默认引擎是MR(MapReduce),但在实际开发过程中,MR的执行效率较低,不能满足开发需求,因此通常需要更换Hive的引擎。常用的Hive引擎包括MR、Tez和Spark。
Tez是Hive的一个运行引擎,相比于MR,它具有更高的性能。当使用MR引擎执行程序时,每个MR作业之间不能相互使用数据,需要将中间结果持久化写到HDFS,并从HDFS中读取依赖结果。这导致了多次磁盘IO,效率较低。而Tez引擎可以更高效地执行程序。
Spark也是Hive的一个引擎选项。Spark引擎使用内存计算,具有更高的计算速度和较低的延迟。它支持实时计算和交互式查询,适用于需要更快速的数据分析和处理的场景。
hive explain 说明
Hive EXPLAIN命令用于解释Hive查询的执行计划。它可以帮助用户了解查询是如何被Hive引擎执行的,包括表的读取顺序、连接方式、数据过滤和聚合等操作的执行顺序。
当你运行EXPLAIN命令时,Hive会生成一个逻辑和物理执行计划。逻辑执行计划描述了查询的逻辑操作,例如表的选择、连接和过滤条件。物理执行计划则描述了如何将逻辑操作转换为实际的物理操作,例如使用哪些MapReduce任务或Tez任务来执行查询。
EXPLAIN命令的输出结果可以包含以下信息:
- 查询的输入表和输出表
- 使用的表扫描方式(全表扫描或索引扫描)
- 数据过滤条件
- 数据的排序方式和分区方式
- 数据的聚合操作
- 使用的MapReduce任务或Tez任务的数量和顺序
通过分析EXPLAIN命令的输出结果,用户可以优化查询的性能,例如通过调整表的分区方式、使用合适的索引、优化数据过滤条件等来提高查询效率。