hiveonspark

HiveOnSpark是一种将Hive与Spark引擎结合使用的解决方案。在HiveOnSpark中，Hive负责存储元数据，而Spark负责SQL解析优化和执行。Spark使用SparkSQL语法，并通过RDD执行查询操作。[1]

然而，需要注意的是，有些人不推荐使用HiveOnSpark。他们认为HiveOnSpark的官方更新速度较慢，并且HiveOnSpark的解决方案需要手动指定Spark.Hive，缺乏良好的封装，导致在部署过程中可能会遇到一些问题。[2]

此外，对于HiveOnSpark的配置，有一些常见的优化参数可以考虑。例如，可以设置hive.optimize.index.filter为true来启用索引过滤，设置hive.auto.convert.join为true来启用自动连接优化，设置hive.optimize.ppd为true来启用谓词下推等等。具体的配置参数可以根据实际需求进行调整。[3]

相关问题

hiveonspark配置 maven+spark编译+hive配置

### 回答1：
Hive on Spark是一种将Hive与Spark结合起来使用的方式，可以提高数据处理的效率和性能。下面是配置Hive on Spark的步骤：

1. 配置Maven

首先需要安装Maven，并配置好环境变量。可以在Maven官网下载最新版本的Maven。

2. 编译Spark

下载Spark源码，使用Maven编译Spark。在Spark源码目录下执行以下命令：

mvn -DskipTests clean package

编译完成后，在target目录下可以找到编译好的Spark包。

3. 配置Hive

下载Hive源码，使用Maven编译Hive。在Hive源码目录下执行以下命令：

mvn clean package -DskipTests -Pspark

编译完成后，在packaging/target目录下可以找到编译好的Hive包。

4. 配置Spark和Hive的环境变量

在.bashrc或.bash_profile文件中添加以下环境变量：

export SPARK_HOME=/path/to/spark
export HIVE_HOME=/path/to/hive

5. 配置Hive on Spark

在Hive的conf目录下创建hive-site.xml文件，并添加以下配置：

<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>

6. 启动Hive on Spark

使用以下命令启动Hive on Spark：

$HIVE_HOME/bin/hive --service sparkthriftserver

启动成功后，可以使用JDBC连接到Hive on Spark，并执行SQL语句。

### 回答2：
Hive on Spark是将Hive与Spark结合起来使用的一种方式，通过Hive on Spark可以在Spark执行引擎上执行Hive的SQL语句，实现更好的性能和可伸缩性。在使用Hive on Spark之前，需要先进行一些配置和编译工作。

首先是配置Maven，需要在pom.xml文件中添加Spark和Hive on Spark的依赖。在配置Spark时，需要注意Spark的版本与Hive on Spark的版本的匹配，以避免出现兼容性问题。接下来需要在Spark和Hive的配置文件中，分别配置Spark的Master地址和Hive的元数据存储地址。

然后进行Spark的编译工作，可以通过maven命令将spark源代码打包成jar文件。在编译过程中，需要根据实际情况添加必要的Spark插件和依赖项，以确保编译成功并与Hive on Spark兼容。

最后进行Hive的配置工作，需要在hive-site.xml文件中配置Hive on Spark的参数，如spark.master，spark.executor.memory等参数，以达到最优的运行效果。

总之，Hive on Spark的配置涉及多个方面，需要正确配置Maven依赖、Spark和Hive配置、进行Spark的编译和进行Hive的参数配置，才能使Hive on Spark正常运行。配置过程中需要注意兼容性问题，以避免出现不必要的错误。

### 回答3：
Hive on Spark是基于Apache Spark的开源数据处理平台。用于支持对Hive进行实时查询和复杂分析的工具。为了配置Hive on Spark，需要以下步骤：

1.配置Maven

在进行Hive on Spark配置之前，需要先安装Maven。Maven是一个用于管理Java项目的构建工具，它可以轻松地管理spark-core和spark-sql等包，从而方便Hive on Spark的使用。

2.编译Spark

从Spark官网下载源代码后，运行以下命令进行编译：

build/mvn -DskipTests clean package

以上命令会跳过所有测试，并将代码打包成可执行的JAR文件。

3.配置Hive

在进行Hive on Spark配置前，需要先安装Hadoop和Hive。安装好后，进行以下配置：

在hive-site.xml文件中添加以下配置：

<property>
    <name>hive.execution.engine.spark</name>
    <value>true</value>
</property>

<property>
    <name>spark.master</name>
    <value>local[*]</value>
</property>

<property>
    <name>spark.executor.memory</name>
    <value>2g</value>
</property>

4.将Spark包添加到Hive中

在Hive服务器上，进入Hive源代码目录，执行以下命令来将Spark包添加到Hive中：

./build/dist/bin/addSbtPlugin.sh

运行上述命令后，Spark包将被添加到Hive中。

5.使用Hive on Spark

现在，可以启动Hive并开始使用Hive on Spark。运行以下命令：

hive --hiveconf hive.execution.engine=spark

以上就是Hive on Spark配置的过程。Maven管理Spark编译过程的包便于Hive on Spark使用和扩展。通过这些步骤，您可以轻松地开始使用Hive on Spark，从而帮助您更好地分析和管理数据。