1.请问spark和hive是什么关系?
2.SQL基础能力：Spark和Hive的区别和差异
3.Spark structured streaming写hive动态分区表
4.如何使用scala开发spark作业并访问hive
5.hive和spark学哪个好
6.spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛？

请问spark和hive是什么关系?

       Apache Spark 是一个统一的大规模数据处理分析引擎。Spark 不负责数据存储，而是一个计算引擎，支持 SQL、Java、Scala、倾诉app源码Python 和 R 等 API，处理数据的方式可以是批处理或流处理，对接的数据源广泛，包括结构化、半结构化和分结构化数据，如关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统和对象存储。

       Hive 是一个数据仓库软件，提供了 SQL 格式来读写和管理分布式存储中的大规模数据。Hive 主要负责结构化数据的存储管理，并通过 SQL 进行数据处理和分析。与 Spark 相比，Hive 专注于 SQL 查询和结构化数据。

       Spark 和 Hive 在企业应用中常被结合使用。Spark 和 Hive 之间的关系主要有三种结合方式：

       1. Hive on Spark：数据以表格形式存储在 Hive 中，用户使用 Hive SQL（HQL）进行处理分析。底层转换为 Spark 作业执行。Hive 社区在 Spark 占领市场后，更新支持 Spark 作为底层计算引擎。币java源码

       2. Spark on Hive：Spark 不负责数据存储，可以作为分析引擎处理存储在 Hive 中的数据。用户可以使用 Spark API 或 SQL 来处理分析，Spark 支持多种编程语言。

       3. Spark + Spark Hive Catalog：数据以 ORC、Parquet 或 Delta Lake 格式存储，Spark 通过其 API 或 SQL 进行处理分析。Spark Hive Catalog 用于维护表到文件/对象的映射关系，使用 Hive 的元数据 API 来管理。

       通过 Spark 和 Hive 的结合，企业能够充分利用两者的优势，提供高效的数据处理、分析和存储能力。

SQL基础能力：Spark和Hive的区别和差异

       在数据处理领域，Spark与Hive常被提及，它们都用于大数据处理，但各自有独特优势。

       一、Spark与Hive的区别

       Hive基于Hadoop实现，主要用于处理大规模数据，侧重于数据仓库功能。Spark则是一个分布式计算框架，支持多种数据处理场景，包括批处理、流处理、jsp源码 下载机器学习等，其速度显著高于Hive。

       Spark之所以比Hive快，主要得益于其内存计算、任务并行化以及数据局部性优化等技术。Spark能够实现数据在内存中快速流转，减少磁盘I/O操作，提升执行效率。

       Hive虽提供了一套SQL接口，但其性能受限于Hadoop的HDFS文件系统，存在延迟较高和资源利用率不高的问题。而Spark通过其内存计算引擎，能够实现数据的快速迭代和计算，大大提高了处理效率。

       二、性能优化

       在实际应用中，数据倾斜是常见的问题，它会导致某些节点处理大量数据，而其他节点却处理较少，影响整体性能。解决数据倾斜的方法主要从建表阶段、存储阶段和查询阶段入手。

       在建表阶段，合理设计表结构和分区策略可以有效减少数据倾斜。比如，android 必看源码使用散列函数进行分区，确保数据均匀分布。

       在存储阶段，通过优化数据格式和压缩比例，减少磁盘存储空间，从而降低数据处理的I/O操作，提高效率。

       在查询阶段，优化查询语句和使用合适的索引，可以减少不必要的数据扫描和过滤操作，提升查询性能。

       三、专家详细通道链接

       对于更深入的性能优化技巧和最佳实践，建议参考相关技术论坛、官方文档和专家文章，这些资源能够提供更全面、详细的指导和案例分析，帮助开发者进一步提升Spark与Hive的应用效率。

Spark structured streaming写hive动态分区表

       在进行实时数据处理时，实时将数据写入Hive的动态分区表是一个常见的需求。通过使用Spark Structured Streaming，我们可以实现这一目标，以支持后续的离线批处理分析。在此过程中，会遇到一些挑战，gbdt python源码尤其是当涉及到不同版本的Spark和Hive之间的兼容性问题。

       首先，我们得确认集群环境。以HDP3.1为例，集群中包含以下组件：Kafka 2.0.0，Spark 3.2.0，以及Hive 3.0.0。如果您的集群环境与此不同，建议自行验证兼容性，特别强调的是，如果使用Spark 2.x与Hive 3.x结合，强烈建议升级到Spark 3.x版本，以避免兼容性问题。

       数据处理流程主要包括实时读取Kafka集群数据，对其进行基本清洗和结构化处理，然后将数据按照日期信息写入到Hive的动态分区表中。此过程可通过可视化流程图呈现，尽管逻辑看似简单，但实际操作中可能遇到一些挑战。

       具体代码实现较为直接，但实际操作中需注意以下几点：使用这种方式写入Hive表时，表的创建不能在程序运行前使用Hive命令行进行，否则会因属性不兼容引发错误。数据写入Hive表后，无法直接通过Hive命令行查看，但可以通过Spark程序进行读取。在数据写入过程中，必须指定`checkpointLocation`，并避免在过程中进行修改，否则可能导致数据写入中断。

       总而言之，虽然在使用Spark Structured Streaming实时写入Hive动态分区表时会遇到一些挑战，但通过正确的配置和实践，可以顺利解决。这一过程不仅考验了技术能力，也展示了在大数据领域中解决问题的耐心和坚持。如有兴趣深入交流和学习，欢迎加入高质量的大数据技术讨论群，共同探讨技术难题和分享经验。

如何使用scala开发spark作业并访问hive

       如何使用scala开发spark作业，并访问hive？

       1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。

       在这里由于我的Spark是自动安装和部署的，因此需要知道CDH将hive-site.xml放在哪里。经过摸索。该文件默认所在的路径是：/etc/hive/conf下。

       同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

       此时，如上所述，将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可

       如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.-bin.jar。

hive和spark学哪个好

       Spark，由UCBerkeley的AMPlab所开源，是一种与HadoopMapReduce类似的通用并行计算框架。它基于MapReduce算法实现了分布式计算，同时继承了MapReduce的优点。然而，相比于MapReduce，Spark的一大优势在于它能够将Job的中间结果存储在内存中，无需再频繁读写HDFS。因此，对于那些需要迭代操作的数据挖掘和机器学习算法来说，Spark无疑提供了更好的性能和效率。

       Spark之所以能在大数据处理领域取得如此显著的成绩，其原因之一在于它与Hadoop的分布式架构非常相似，使得用户能够较为容易地上手并开始使用。无论是对于初学者还是有经验的数据工程师，Spark的学习曲线都相对平缓，能够帮助他们更快地掌握相关技术。

       此外，Spark还支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R，这使得开发者可以根据自己的需求和偏好选择最适合自己的开发工具。同时，Spark还拥有丰富的API和库支持，能够满足各种复杂的数据处理需求。

       在实际应用中，Spark已经广泛应用于数据处理、分析、机器学习等领域，能够帮助企业更好地理解和利用数据，提升业务效率和决策能力。因此，无论是对于想要从事大数据处理工作的个人，还是希望提升企业数据处理能力的组织，学习Spark都是一项非常有价值的技能。

       然而，对于那些专注于数据挖掘和机器学习的用户来说，Spark的内存计算能力和迭代处理能力确实具有显著的优势。但同时，他们也应该考虑到Hive在处理大规模数据存储和查询方面同样具备出色的表现，尤其是在数据仓库环境中。

       综上所述，Spark和Hive各有千秋，具体选择哪个框架，应根据实际需求和应用场景来决定。对于追求快速迭代和内存计算能力的用户，Spark无疑是更好的选择；而对于注重数据仓库和查询效率的用户，Hive则更加适合。

spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛？

       在探讨 Spark SQL 中 with...as 语句是否真的会把查询的数据存入内存之前，我们需要理清几个关键点。首先，网上诸多博客常常提及 with...as 语句会将数据存放于内存中，来提升性能。那么，实际情况究竟如何呢？

       让我们以 hive-sql 的视角来解答这一问题。在 hive 中，有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的参数。默认情况下，其值为 -1，代表关闭。当值大于 0 时（如设置为 2），with...as 语句生成的表将在被引用次数达到设定值后物化，从而确保 with...as 语句仅执行一次，进而提高效率。

       接下来，我们通过具体测试来验证上述结论。在不调整该参数的情况下，执行计划显示 test 表被读取了两次。此时，我们将参数调整为 `set hive.optimize.cte.materialize.threshold=1`，执行计划显示了 test 表被物化的情况，表明查询结果已被缓存。

       转而观察 Spark SQL 端，我们并未发现相关优化参数。Spark 对 with...as 的操作相对较少，在源码层面，通过获取元数据时所做的参数判断（如阈值与 cte 引用次数），我们可以发现 Spark 在这个逻辑上并未提供明确的优化机制，来专门针对 with...as 语句进行高效管理。

       综上所述，通过与 hive-sql 的对比以及深入源码分析，我们得出了 with...as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论，答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果，以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此，正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景，灵活调整优化参数策略，是实现性能提升的关键。