spark on hive部署和 配置
时间: 2023-04-25 20:03:48 浏览: 204
Spark on Hive的部署和配置需要以下步骤:
1. 安装Hadoop和Hive
首先需要安装Hadoop和Hive,确保它们能够正常运行。
2. 安装Spark
安装Spark并将其配置为与Hadoop和Hive一起使用。
3. 配置Spark on Hive
在Hive中启用Spark支持,以便可以在Hive中运行Spark作业。这可以通过在Hive中设置以下属性来完成:
hive> set hive.execution.engine=spark;
hive> set spark.master=local;
hive> set spark.executor.memory=2g;
hive> set spark.driver.memory=1g;
4. 测试Spark on Hive
使用Hive中的Spark支持运行一个简单的Spark作业,以确保一切都设置正确。
以上是Spark on Hive的部署和配置的基本步骤,需要根据实际情况进行调整和优化。
相关问题
spark on hive配置
对于配置 Spark on Hive,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要安装 Spark 和 Hive,并确保它们都能正常运行。
2. 然后,您需要在 Spark 中配置 Hive 的元数据存储位置。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.warehouse.dir 参数来完成。
3. 接下来,您需要在 Spark 中配置 Hive 的执行引擎。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.hive.execution.engine 参数来完成。
4. 最后,您需要在 Spark 中配置 Hive 的数据源。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.sources.default 参数来完成。
以上是 Spark on Hive 的基本配置步骤,您可以根据自己的需求进行相应的调整和优化。
spark on hive和hive on spark
b'hive on spark和spark on hive'是两种不同的技术架构。在hive on spark中,hive作为查询引擎,使用spark作为计算引擎,从而提高查询速度和并发性能;而在spark on hive中,spark作为计算引擎,直接在hive数据仓库中查询数据,从而避免数据的复制和传输,提高查询效率。两种架构各有优劣,具体使用要根据实际情况选择。