关于hivespark的信息

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本文目录一览：

• 1、spark与hive查询得出的数据不同
• 2、Spark与Hive集成
• 3、Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系
• 4、Hadoop，Hive，Spark 之间是什么关系

spark与hive查询得出的数据不同

在实际工作的情况中，经常有spark与hive查询出来的数据存在不一样的燃物情况，基本哗激的原因如下：

1、由于精度不一样导致的

2、更多的时候确实是由于元数据混乱导致的

（就是说hive中能读皮芦液到这个字段的值，但是在spark中却无法读取到该字段的值。

很多时候可能还是由于大小写的混乱所导致的）

同一条sql,hive能生成表,而spark却生成的一张空表,或者数据缺少,存在null值,与hive结果不一致

设置

spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false

convertMetastoreParquet=false

原因:

spark用自己的格式读取hive文件后进行自动转换后进行操作

官方说明

Spark与Hive集成

将hive-site.xml拷贝到${SPARK_HOME}/conf下。

根据hive的配置参数hive.metastore.uris的情况，采用不同的集成方式

分别：

配置hive.metastore.uris的方式。

如果没有配置全局hive，就使用bin/hive --service metastore

这样就不再需要配置hive.metastore.uris参数配置。使用“，”分隔多个jar。

使用场景：要求Spark应用运行的所有机器上必须存在被添加的第三方jar文件

a. 创建一个保存第三方jar文件的文件夹:

b.修改祥如御Spark配置信息谨岩

c. 将依赖的jar文件copy到新建的文件夹中

备注：

如果spark on yarn(cluster)，橡配如果应用依赖第三方jar文件，最终解决方案：将第三方的jar文件copy到${HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib文件夹中(Hadoop集群中所有机器均要求copy)

参考链接：

Hadoop、Hive、Spark三者的区别和关系

Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

由于编写MapReduce程序繁琐复瞎正杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有计算机背景的数据分析人员。我们只需要编写相对简单的sql命令，hive会帮我们翻译为mapreduce程序交给计算机去执行。

mapreduceh这个计算框架每次执行都是从磁盘中读取的，而spark则是直接从内存中读取的。由于MapReduce 的框架限制，一个 MapReduce 任务只能包含一次 Map 和一次 Reduce，计算完成之后，MapReduce 会将运算结果写回到磁盘中（更准确地说是分布式存储系统）供下次计算使用。如果所做的运算涉及大量循环，比如估计模型参数的梯度下降或随机梯度下降算法就需要多次循环使用训练数据磨悄悔，那么整个计算过程会不断重复地往磁盘里读写中间结果。这样的读写数据会引起大量的网络传输以及磁盘读写，极其耗时，而且它运迟们都是没什么实际价值的废操作。因为上一次循环的结果会立马被下一次使用，完全没必要将其写入磁盘。

所以spark可以理解为mapreduce的改进升级版

Hadoop，Hive，Spark 之间是什么关系

用hadoop - hive -spark -报表工具(brio)的架构打通数据通路之后，做数据分析会变得非常简单（just like 图形化开发-拖拉拽）。

在构建spark离线数据分析平台之前，先简单说明传统的离线数据分析平台。

传统离线数据分析工作，一般把数据结构化存储在RDBMS，可通过SQL代码、报表工具、挖掘工具快速对数据进行分析。因为数据进行了结构化，进行数据分析时，可专注于业务过程。此模式最大的问题在于机器和软件成本高，性能提升不能横向扩展。

为了降低机器和软件的投入，解决性能的横向扩展问题，Hadoop、spark得以长足发展。目前介绍spark做数据分析的课程，多数是介绍spark做计算引擎，hadoop做数据存储，用胡郑Java或者Scala进行分析数据工作。在实际应用中，这种做法会导致编码量急剧上升，分析人员无法专注于业务，容易形成业务和技术的疲于应缺洞对。

为了简化数据分析工作，需要加强对数据规范化的伏做枯工作，为此，引入hive做数据结构化管理，开启spark-thrift的ODBC/JDBC接口，数据分析工具（报表工具/挖掘工具）通过ODBC/JDBC接入。此架构的压力在于数据规范化过程，或者说是日常数据加工过程，需以spark-sql、h-sql作为开发基础，开发通用java接口模板调用spark-sql生成数据，h-sql负责数据入库。此方法执行效率不是最高，但数据处理方法是规范了，降低了日常开发难度（以SQL编程为主），同时减少开发人员水平不一致导致的技术问题，另外数据分析人员可透明的使用数据进行分析(无需关心数据来源于RDBMS还是SPARK)。

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