Spark UtiliseTIl Le Metastore De La Ruche?

Spark utilise-t-il le metastore de la ruche? spark sql n’utilise pas de métastore hive sous les couvertures (et utilise par défaut les catalogues en mémoire non hive, sauf si vous êtes dans spark-shell qui fait le contraire).

L’implémentation du catalogue externe par défaut est contrôlée par la propriété interne spark. Sql. Catalogimplementation et peut être l’une des deux valeurs possibles : ruche et en mémoire.

Veuillez noter que j’ai utilisé spark-shell qui démarre une sparksession compatible hive et j’ai donc dû la démarrer avec –conf spark.

Sql. Catalogimplementation=in-memory pour la désactiver. C’est une question très intéressante et peut avoir différentes réponses (certaines sont même principalement basées sur des opinions, nous devons donc être très prudents et suivre les règles de stackoverflow).

Mais. Si vous souhaitez utiliser la fonctionnalité très récente de spark 2. 2, c’est-à-dire l’optimiseur basé sur les coûts, vous pouvez le considérer comme analyse table pour les statistiques de coûts peut être assez coûteux et donc le faire une fois pour les tables qui sont utilisées sur et encore une fois à travers différentes exécutions d’applications spark pourrait donner une amélioration des performances.

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Spark a-t-il besoin de Hive Metastore ?

Spark SQL n’utilise pas de métastore Hive sous les couvertures (et utilise par défaut les catalogues en mémoire non Hive, sauf si vous êtes dans Spark-shell qui fait le contraire). L’implémentation du catalogue externe par défaut est contrôlée par spark.

Spark SQL utilise-t-il Hive ?

Spark SQL n’utilise pas de métastore Hive sous les couvertures (et utilise par défaut les catalogues en mémoire non Hive, sauf si vous êtes dans Spark-shell qui fait le contraire). L’implémentation du catalogue externe par défaut est contrôlée par spark. sql.

Quelle est la différence entre Hive et Spark ?

Utilisation : – Hive est une plate-forme d’entrepôt de données distribuée qui peut stocker les données sous forme de tables telles que des bases de données relationnelles, tandis que Spark est une plate-forme analytique utilisée pour effectuer des analyses de données complexes sur le Big Data.

Spark utilise-t-il Hive Metastore ?

Spark SQL utilise un métastore Hive pour gérer les métadonnées des entités relationnelles persistantes (par exemple, bases de données, tables, colonnes, partitions) dans une base de données relationnelle (pour un accès rapide).

Hive est-il nécessaire pour Spark ?

Vous devez installer Hive. … Mais Hadoop n’a pas besoin d’être exécuté pour utiliser Spark avec Hive. Cependant, si vous exécutez un cluster Hive ou Spark, vous pouvez utiliser Hadoop pour distribuer des fichiers jar aux nœuds de travail en les copiant sur le HDFS (Hadoop Distributed File System.)

Quel est le but de Hive Metastore ?

Qu’est-ce que Hive Metastore ? Metastore est le référentiel central des métadonnées Apache Hive. Il stocke les métadonnées des tables Hive (comme leur schéma et leur emplacement) et des partitions dans une base de données relationnelle. Il permet au client d’accéder à ces informations à l’aide de l’API du service de métastore.

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Spark SQL et Hive sont-ils identiques?

Utilisation : – Hive est une plate-forme d’entrepôt de données distribuée qui peut stocker les données sous forme de tables telles que des bases de données relationnelles, tandis que Spark est une plate-forme analytique utilisée pour effectuer des analyses de données complexes sur le Big Data.

Spark SQL peut-il remplacer Hive ?

Donc, la réponse à votre question est “NON” l’étincelle ne remplacera pas la ruche ou l’impala. parce que tous les trois ont leurs propres cas d’utilisation et avantages, la facilité de mise en œuvre de ces moteurs de requête dépend également de la configuration de votre cluster hadoop.

Spark SQL utilise-t-il Hive Metastore ?

Spark SQL utilise un métastore Hive pour gérer les métadonnées des entités relationnelles persistantes (par exemple, bases de données, tables, colonnes, partitions) dans une base de données relationnelle (pour un accès rapide).

Comment Spark s’intègre-t-il à Hive ?

Intégration Hive — Utilisation des données dans Apache Hive Spark SQL peut lire et écrire des données stockées dans Apache Hive à l’aide de HiveExternalCatalog. … Il fournit un langage de type SQL appelé HiveQL avec un schéma en lecture et convertit de manière transparente les requêtes en travaux Hadoop MapReduce, Apache Tez et Apache Spark.

Existe-t-il une relation entre le partitionnement Hive et Spark ?

Notez tout de suite que les partitions spark ≠ les partitions hive. Ce sont tous deux des morceaux de données, mais Spark divise les données afin de les traiter en parallèle en mémoire. La partition Hive est dans le stockage, dans le disque, en persistance.

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Quel est le meilleur Hive ou Spark ?

Hive et Spark sont tous deux des outils extrêmement populaires dans le monde du Big Data. Hive est la meilleure option pour effectuer des analyses de données sur de gros volumes de données à l’aide de SQL. Spark, en revanche, est la meilleure option pour exécuter des analyses de Big Data. Il fournit une alternative plus rapide et plus moderne à MapReduce.

Ai-je besoin de Hive pour Spark ?

Vous devez installer Hive. … Mais Hadoop n’a pas besoin d’être exécuté pour utiliser Spark avec Hive. Cependant, si vous exécutez un cluster Hive ou Spark, vous pouvez utiliser Hadoop pour distribuer des fichiers jar aux nœuds de travail en les copiant sur le HDFS (Hadoop Distributed File System.)

Hive fonctionne-t-il avec Spark ?

Spark SQL prend également en charge la lecture et l’écriture de données stockées dans Apache Hive. Cependant, comme Hive a un grand nombre de dépendances, ces dépendances ne sont pas incluses dans la distribution Spark par défaut. Si des dépendances Hive peuvent être trouvées sur le chemin de classe, Spark les chargera automatiquement.

Qu’est-ce qu’Apache Spark et Hive ?

Utilisation : – Hive est une plate-forme d’entrepôt de données distribuée qui peut stocker les données sous forme de tables telles que des bases de données relationnelles, tandis que Spark est une plate-forme analytique utilisée pour effectuer des analyses de données complexes sur le Big Data. … Compatibilité linguistique : – Apache Hive utilise HiveQL pour l’extraction des données.