spark2.3.1 on hive2.2.1集成

spark2.3.1 on hive2.2.1集成是指将Apache Spark 2.3.1与Apache Hive 2.2.1集成在一起，以便在Spark中使用Hive的元数据和查询功能。这种集成可以提高数据处理的效率和灵活性，同时也可以减少数据移动和转换的成本。在集成过程中，需要配置Spark和Hive的环境变量和参数，并确保它们之间的版本兼容性。

相关问题

hive on spark port

Hive on Spark是将Hive SQL查询引擎与Spark计算框架集成起来的一种方式。它通过将Hive中的查询转换为Spark作业来提高查询性能和扩展性。

要在Hive中使用Spark作为计算引擎，需要完成以下步骤：

1. 配置Hive和Spark：需要在Hive配置文件中设置Hive执行引擎为Spark，并配置Spark的相关参数。

2. 启动Spark：需要在Hive启动之前启动Spark，可以使用以下命令启动：

   $ spark-submit --class org.apache.spark.deploy.ClientApp \
       --master yarn \
       --deploy-mode client \
       --driver-memory 4g \
       --executor-memory 2g \
       --num-executors 20 \
       --executor-cores 2 \
       --queue default \
       --name "Spark shell" \
       /path/to/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar

3. 启动Hive：启动Hive时，需要将Hive执行引擎设置为Spark。可以使用以下命令启动：

   $ hive --hiveconf hive.execution.engine=spark

4. 创建Hive表：在Hive中创建表时，需要将表的存储格式设置为Spark。可以使用以下命令创建表：

   CREATE TABLE mytable (key INT, value STRING) 
   STORED AS PARQUET 
   LOCATION '/user/hive/warehouse/mytable' 
   TBLPROPERTIES ('spark.sql.sources.provider'='parquet');

5. 运行查询：在Hive中运行查询时，查询将被转换为Spark作业。可以使用以下命令运行查询：

   SELECT * FROM mytable WHERE key = 1;

以上是在Hive中使用Spark作为计算引擎的简要介绍，希望能对你有所帮助。

glibc2.3.1

glibc2.3.1是GNU C Library的一个版本，是一个开源的C库，用于支持基于Linux系统的应用程序。它提供了许多功能和工具，使开发者能够编写高性能和可靠的应用程序。

首先，glibc2.3.1提供了丰富的API，可以用于处理文件、内存、进程、线程等操作。开发者可以使用这些API来编写应用程序，并与操作系统进行交互。此外，glibc2.3.1还提供了各种数据结构和算法的实现，以及对网络编程和多线程编程的支持，使开发者能够轻松地编写复杂的应用程序。

其次，glibc2.3.1还提供了对国际化和本地化的支持。开发者可以使用glibc的国际化功能来处理不同语言和地区的字符集、日期、时间等，以便确保应用程序在全球范围内能够正确地运行。

此外，glibc2.3.1还提供了一些安全性的功能，如缓冲区溢出的防护机制和堆栈隔离等。这些功能有助于开发者编写更加安全的应用程序，防止恶意代码的利用。

最后，glibc2.3.1是一个开源项目，可以免费使用和修改。这意味着开发者可以根据自己的需求对其进行定制，并贡献自己的改进和修复。这也使得glibc2.3.1成为开发者们在Linux系统上进行应用程序开发的首选库之一。

总之，glibc2.3.1是一个功能强大、可靠性高的C库，提供了广泛的API和功能，用于支持Linux系统上的应用程序开发。它的存在使得开发者能够更加轻松地编写高性能、可靠和安全的应用程序。