读取hive的引擎
时间: 2023-08-02 16:25:19 浏览: 123
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。
Spark整合Hive
Spark和Hive都是Apache的大数据处理框架,它们可以很好地协同工作来增强大数据分析能力。Spark提供了内存计算引擎,而Hive则是一个基于SQL的数据仓库工具,主要用于存储和查询大规模数据。
Spark整合Hive的主要步骤包括:
1. 安装和配置:首先,需要安装Spark并将其配置成支持Hive集成。这通常涉及到在Spark的conf目录下设置`spark.sql.hive.metastore.uris`属性,指定连接到Hive Metastore的位置。
2. 配置元数据:确保Hive Metastore服务正在运行,并且可以通过Spark访问其元数据,如表结构、分区等信息。
3. 使用HiveContext:在Spark应用中,通过创建一个HiveContext对象,允许Spark使用Hive的SQL语法进行查询。例如,可以像操作数据库一样查询Hive表。
4. SQL查询:用户可以直接编写Hive SQL查询,Spark会将这些查询转换为其内部优化后的DataFrame API,提高性能。
5. 数据读写:Spark可以直接读取和写入Hive表,使得数据管理和分析更为无缝。