sparksql為什么比hive處理速度快?
火花,為什么快?
消除多余的HDFS閱讀和寫作。
Hadoop每次洗牌操作后都必須向磁盤寫入,但洗牌后Spark不一定會從磁盤脫落,可以緩存在內存中進行迭代。如果操作復雜,shufle操作多,Hadoop的讀寫IO時間會大大增加。、
消除冗余的MapReduce階段
Hadoop和的shuffle操作必須和完整的MapReduce操作連接起來,冗余繁瑣。Spark提供了豐富的基于RDD的操作符操作,action操作生成shuffle數據,可以緩存在內存中。
JVM的優化
Hadoop每次運行MapReduce,啟動一個任務就會啟動JVM,這是一個基于進程的操作。火花sMapReduce操作是基于線程的,執行程序啟動時JVM只啟動一次,內存的任務操作在線程中重用。
每次啟動JVM可能需要幾秒鐘甚至十幾秒鐘,所以當有很多任務的時候,Hadoop不會。;我不知道這個時間比火花慢多少。
總結:Spark運行速度比mapreduce快,主要是因為它對Mapreduc
hive如何通過insert語句將數據插入表中?
將數據從文件加載到表中(覆蓋覆蓋,無覆蓋關鍵字的追加)
將數據本地載入路徑dim_csl_rule_config.txt覆蓋到表dim.dim_csl_rule_config
-從查詢語句向表中插入數據。
插入覆蓋表test_h02_click_log分區(dt)select*
fromstage.s_h02_click_log其中dt2014-01-22限制100
怎樣在hive里用SQL查詢呢?
謝謝邀請。
ApacheHive是我兩年前在項目組用來構建大型數據集數據倉庫的技術。當時我用的版本是1.5,現在的版本是2.3.2,增加了很多功能點,比如beeline和后端計算引擎支持。
讓下面簡單介紹一下ApacheHive,它是Hadoop生態鏈中的一個數據倉庫工具。它可以將結構化數據文件映射到數據庫表中,并提供簡單的sql查詢功能,同時將sql語句轉換成MapRedu。Ce任務運行,在Hive2.0以上的版本中,sql也可以轉化為Spark任務,往往比MapReduce任務快很多。
Hive的優點是學習成本低,簡單。Hive定義了一種簡單的類似SQL的查詢語言,稱為HiveQL。它允許熟悉SQL的開發人員在不開發專門的MapReduce應用的情況下操作和查詢數據,非常適合數據倉庫的統計分析。同時,這種語言還允許熟悉MapReduce的開發人員開發定制的mappers和reducer來處理內置mappers和reducer可以處理的復雜分析工作。;t未完成。
問題中的Hive如何使用sql查詢信息,或者更準確的說,如何調用HiveQL查詢信息。熟悉SQL查詢模式(select子句),在Hive中幾乎無縫查詢。
配置單元查詢語句的語法:
SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr,SELECT_expr,table_reference[WHERE_condition][GROUPBYcol_list][HAVING_condition][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list][LIMITnumber]
下面舉幾個例子來說明Hive的用法。
1、統計分析文件中的詞頻。
hivegtgt如果存在則刪除表docshivegtgt創建表docs(行字符串)hivegtgt將數據加載到路徑input_file覆蓋到表docshivegtgt創建表word_countsAS
選擇單詞,計數(1)作為計數
從
(從文檔中選擇分解(拆分(行))為單詞)溫度
按單詞分組
按單詞排序
2.例如,數據文件已映射到下表:
A.獲取工資超過25,000的人的姓名和職位。
hivegt選擇名稱,位置從員工所在的薪水為25000b,得到與該職位相關的人數。
Hivegtselectposition,count(1)aspersoncountfromemployeegroupbyposition,可以看出簡單用法和普通SQL語句區別不大。
[補充]
1.進入蜂巢終端的很直接。安裝Hive并配置環境變量后,直接鍵入Hive或beeline進入Hive終端。如果正常,會看到如下提示:
蜂巢gt...您可以在其中輸入其他命令或語句。
2.進入Hive后,可以使用以下命令查詢Hive數據倉庫的基本情況,如表的數量、表的屬性信息等:
配置單元gt顯示表格
Hivegt描述`tablename希望這個回答能有幫助,歡迎交流!