读取hive的引擎

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。