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(huì)從磁盤脫落，可以緩存在內(nèi)存中進(jìn)行迭代。如

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(huì)從磁盤脫落，可以緩存在內(nèi)存中進(jìn)行迭代。如果操作復(fù)雜，shufle操作多，Hadoop的讀寫IO時(shí)間會(huì)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(shù)據(jù)，可以緩存在內(nèi)存中。

JVM的優(yōu)化

Hadoop每次運(yùn)行MapReduce，啟動(dòng)一個(gè)任務(wù)就會(huì)啟動(dòng)JVM，這是一個(gè)基于進(jìn)程的操作?；鸹?s MapReduce操作是基于線程的，執(zhí)行程序啟動(dòng)時(shí)JVM只啟動(dòng)一次，內(nèi)存的任務(wù)操作在線程中重用。

每次啟動(dòng)JVM可能需要幾秒鐘甚至十幾秒鐘，所以當(dāng)有很多任務(wù)的時(shí)候，Hadoop不會(huì)。;我不知道這個(gè)時(shí)間比火花慢多少。

總結(jié):Spark運(yùn)行速度比mapreduce快，主要是因?yàn)樗鼘?duì)Mapreduc

hive如何通過insert語句將數(shù)據(jù)插入表中？

將數(shù)據(jù)從文件加載到表中(覆蓋覆蓋，無覆蓋關(guān)鍵字的追加)

將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

插入覆蓋表test_h02_click_log分區(qū)(dt) select *

from stage.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(qǐng)。

Apache Hive是我兩年前在項(xiàng)目組用來構(gòu)建大型數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)。當(dāng)時(shí)我用的版本是1.5，現(xiàn)在的版本是2.3.2，增加了很多功能點(diǎn)，比如beeline和后端計(jì)算引擎支持。

讓 下面簡單介紹一下Apache Hive，它是Hadoop生態(tài)鏈中的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具。它可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射到數(shù)據(jù)庫表中，并提供簡單的sql查詢功能，同時(shí)將sql語句轉(zhuǎn)換成MapRedu。Ce任務(wù)運(yùn)行，在Hive2.0以上的版本中，sql也可以轉(zhuǎn)化為Spark任務(wù)，往往比MapReduce任務(wù)快很多。

Hive的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)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(fā)人員在不開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用的情況下操作和查詢數(shù)據(jù)，非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)，這種語言還允許熟悉MapReduce的開發(fā)人員開發(fā)定制的mappers和reducer來處理內(nèi)置mappers和reducer可以處理的復(fù)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(zhǔn)確的說，如何調(diào)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][GROUP BY col _ list][HAVING _ condition][CLUSTER BY col _ list |[DISTRIBUTE BY col _ list][SORT BY col _ list][LIMIT number]

下面舉幾個(gè)例子來說明Hive的用法。

1、統(tǒng)計(jì)分析文件中的詞頻。

hivegtgt如果存在則刪除表docshivegtgt創(chuàng)建表docs(行字符串)hivegtgt將數(shù)據(jù)加載到路徑input_file覆蓋到表docshivegtgt創(chuàng)建表word_counts AS

選擇單詞，計(jì)數(shù)(1)作為計(jì)數(shù)

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(shù)據(jù)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(guān)的人數(shù)。

Hive gt select position，count(1)as person count from employee group by position，可以看出簡單用法和普通SQL語句區(qū)別不大。

[補(bǔ)充]

1.進(jìn)入蜂巢終端的很直接。安裝Hive并配置環(huán)境變量后，直接鍵入Hive或beeline進(jìn)入Hive終端。如果正常，會(huì)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(jìn)入Hive后，可以使用以下命令查詢Hive數(shù)據(jù)倉庫的基本情況，如表的數(shù)量、表的屬性信息等:

配置單元gt顯示表格

Hive gt描述` tablename希望這個(gè)回答能有幫助，歡迎交流！