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spArk sql和sql的区别

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Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于hive,只是兼容hive;而hive on spark是一个hive的发展计划,该计划将spark作为hive的底层引擎之一,也就是说,hive将不再受限于一个引擎,可以...

之前做过一年的spark研发,之前在阿里与腾讯也做了很久的hive,所以对这方面比较了解。 第一:其实快多少除了跟spark与hive本身的技术实现外,也跟机器性能,底层操作系统的参数优化息息相关,不能一概而论。 第二:hive 目前应该还是业界的主流...

请检查一下你提出问题的文字是否叙述正确 请您详细的说说你电脑目前出现哪些问题呢,这样我才能根据您的问题,给出针对性的解决方案,所以请补充一下你的提问吧。

SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP。而Kylin核心是Cube(多维立方体)。关于MPP和Cube预处理的差异,重复如下: > MPP [1] 的基本思路是增加机器来并行计算,从而提高查询速度。比如扫描8亿记录一台机器要处理1小时,但如果用100台机器来并行处理...

Shark为了实现Hive兼容,在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业(辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化);同时还依赖Hive Metastore和Hive Se...

若将Spark作业以yarncluster模式提交到Yarn,由Yarn启动Spark作业,在某个子节点的Executor会监听该端口,接收数据。

历史上存在的原理,以前都是使用hive来构建数据仓库,所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器,修改了执行器,使之物理执行过程是跑在spark上...

Spark SQL解决了这两个问题。 第一,Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配...

Shark和sparkSQL 但是,随着Spark的发展,其中sparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于hive,只是兼容hive;而hive on spark是一个hive的发展计划,该计划将spark作为hive的底层引擎之一,也就是说,hive将不再受限于一个引擎,可以...

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