简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一、关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题。 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver、Master、Worker ...
.写在前面 在利用spark计算引擎将kafka或其他源数据组件的数据入hive形成数仓的过程中有两种方式,一种方式是利用spark Rdd的API将数据写入hdfs形成hdfs文件,之后再将文件和hdfs文件和hive表做加载映射。第二种方式是利用sparkSQL将获取的数据Rdd转换成dataFrame,再将dataFrame写成缓存表,最后利用sparkSQL直接插入hive表中。这两种方 ...
2020-05-09 18:11 0 8562 推荐指数:
简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一、关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题。 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver、Master、Worker ...
方式一: SavaAsTable 用法: 方式二: InsertInto 用法: 两种方式主要区别: SaveAsTable方式,当hive中已经存在目标表,无论SaveMode是append还是overwrite,不需要schema一样,只要列名存在就行 ...
1、在服务器(虚拟机)spark-shell连接hive 1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf里 1.2 将mysql驱动拷贝到spark/jar里 1.3 启动spark-shell,输入代码 ...
简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 一、Receiver方式: 使用kafka的高层次Consumer api来实现的,Receiver从kafka中获取的数据都是存储在spark ...
receiver: 使用kafka的高级api consumerAPI,自动更新offset到zookeeper; 在executor上会有receiver从kafka接收数据并存储在Spark executor中,在到了batch时间后触发job去处理接收到的数据,1个receiver占用 ...
Kafka在0.8和0.10之间引入了一种新的消费者API,因此,Spark Streaming与Kafka集成,有两种包可以选择: spark-streaming-kafka-0-8与spark-streaming-kafka-0-10。在使用时应注意以下几点 ...
1 AsyncTask实现的原理,和适用的优缺点 AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,可以直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步执行的程度(可以通过接口实现UI进度更新),最后反馈执行的结果给UI主线程. 使用的优点: l 简单,快捷 ...
springMVC实现 多文件上传的方式有两种,一种是我们经常使用的以字节流的方式进行文件上传,另外一种是使用springMVC包装好的解析器进行上传。这两种方式对于实 现多文件上传效率上却有着很大的差距,下面我们通过实例来看一下这两种方式的实现方式,同时比较一下在效率上到底存在着多大的差距 ...