怎么检测hive的计算引擎

Hive的计算引擎可以通过hive-site.xml文件中的hive.execution.engine属性来检测。该属性指定了Hive使用的计算引擎，它可以有以下几个值：

1. mr：代表使用MapReduce计算引擎。

2. tez：代表使用Apache Tez计算引擎。

3. spark：代表使用Apache Spark计算引擎。

您可以通过以下方法来检查：

1. 在命令行使用hive -e "set hive.execution.engine;"命令，查看hive.execution.engine属性的值。

2. 在Hive的Web UI中，选择Configuration选项卡，然后搜索hive.execution.engine属性来查看其值。

3. 在hive-site.xml文件中查找hive.execution.engine属性，查看其值。该文件通常位于Hive的配置目录下。

相关问题

如何把flink做为hive 计算引擎

要将 Flink 作为 Hive 的计算引擎，需要进行以下步骤：

1. 安装配置 Hive：确保你已经安装了 Hive，并进行了必要的配置。可以参考 Hive 的官方文档进行安装和配置。

2. 配置 Flink 插件：下载 Flink 的 Hive 插件，并将其添加到 Flink 的插件目录中。你可以在 Flink 官方网站的下载页面找到与你使用的 Flink 版本相对应的 Hive 插件。

3. 配置 Hive：在 Hive 的配置文件中，将 Hive 的执行引擎设置为 Flink。这可以通过修改 `hive-site.xml` 文件中的以下属性来实现：

   hive.execution.engine=flink
   hive.flink.container.num=1
   hive.flink.container.memory=1024m
   hive.execution.mode=container

这些配置将告诉 Hive 使用 Flink 作为计算引擎，并设置 Flink 容器的数量和内存限制。

4. 启动 Flink 集群：启动 Flink 集群，并确保集群正常运行。

5. 启动 Hive CLI 或 HiveServer2：使用 Hive CLI 或 HiveServer2 连接到 Hive，并执行你的查询。在执行查询时，Hive 将使用 Flink 作为计算引擎。

通过以上步骤，你就可以将 Flink 作为 Hive 的计算引擎进行使用了。请注意，使用 Flink 作为 Hive 计算引擎可能需要进行一些额外的配置和调优，具体取决于你的应用场景和需求。你可以参考 Flink 和 Hive 的官方文档以获取更多详细信息和配置选项。

hive 修改计算引擎为spark

好的，你可以在Hive中将计算引擎修改为Spark，以便在Hive中使用Spark进行查询和处理。以下是将Hive计算引擎修改为Spark的步骤：

1. 首先，确保已经安装了Hive和Spark，并且它们都在同一个集群中运行。

2. 然后，将以下属性添加到Hive的配置文件hive-site.xml中：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
</property>
<property>
  <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
  <value>600</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.enable.spark.execution.engine</name>
  <value>true</value>
</property>

这些属性将告诉Hive将计算引擎设置为Spark，并在HiveServer2中启用Spark计算引擎。

3. 然后，启动HiveServer2，并在Spark中启动Spark Thrift Server：

$ hive --service hiveserver2 &
$ $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh

这将启动HiveServer2和Spark Thrift Server。

4. 然后，使用JDBC连接器连接到Spark Thrift Server，并在Hive中执行查询。你可以使用Spark SQL API执行查询：

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Hive on Spark example")
  .config("spark.master", "local")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

val jdbcUrl = "jdbc:hive2://localhost:10000/default"
val connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl)
val statement = connection.createStatement()

val query = "SELECT * FROM my_table"
val result = statement.executeQuery(query)

val df = spark.createDataFrame(result, schema)
df.show()

在代码中，我们首先使用`SparkSession.builder()`方法创建一个SparkSession对象，并启用Hive支持。然后，我们使用JDBC连接器连接到Spark Thrift Server，并使用Spark SQL API执行查询。我们将查询结果加载到DataFrame中，并使用`show()`方法显示。