Spark取代Hive实现ETL作业

Hive 的大电商优化案例，干货挺多的。作为企业离线统计的中坚力量，Hive在多公司里就是核心生产力，尤其是像淘宝、Facebook 这种级别的玩家。你也发现了，Hive 慢起来真能让人抓狂。本系列分享就挺有意思，专门讲了上万条 Hive 作业怎么优化——从HQL 写法到参数调优，再到整个作业架构，都有详细拆解。嗯，而且结合实际项目讲的，接地气，不打官腔。像我之前踩过的坑，比如Join 顺序写错导致扫描爆炸、参数乱配导致任务排队严重，课程里都有案例。你会学到啥该调，啥别动，哪些地方加点小技巧就能提速一大截。如果你团队 Hive 作业多、任务排期也紧，建议你从架构层面先理一遍思路，对照文章里的方

spark中不要有hive的jar包，需重新编译，适用于hive2.3、hadoop2.7.6

Hive分布式实现原理。Hive是大数据平台上构建数据仓储的核心工具。

Hadoop、Hive、Spark 配置修改 本指南介绍如何在 Hadoop、Hive 和 Spark 中修改和添加配置信息。 Hadoop 配置 Hadoop 的配置文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。 一些常用的配置文件包括： core-site.xml：Hadoop 核心配置 hdfs-site.xml：HDFS 配置 yarn-site.xml：YARN 配置 mapred-site.xml：MapReduce 配置 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Hadoop。 Hive 配置 Hive 的配置文件位于 $HIVE_HOME/conf 目录下。

小组作业的 Hive-MySQL 数据库搭建还挺实用的，尤其是你要整合多种大数据组件的时候。搭配 CDH 环境的话，Hive 连上 MySQL 当元数据库，稳定性和效率都还不错。资源里整理了从 Hive 搭建到 MySQL 作业记录的全链条内容，适合动手能力强的你一步步搞定。Hive部分有搭建资源，MySQL也有课程作业 sql 文件，直接套用也没问题。CDH版本的配置调优也有提到，尤其是Hive on Spark那一块，响应快，部署不算难。要注意 MySQL 的字符集，不然中文会乱码哦。还有一个蛮实用的是Spark 替代 Hive做 ETL 的例子，如果你项目要跑批量，不妨试试看。如果你还在

提供Hortonworks Hive ODBC和Microsoft Spark ODBC连接驱动，支持32位和64位系统。

此版本 Spark 2.3.1 为无 Hive 版本，使用 Maven 重新编译 Spark 源代码，可用于实现 Hive on Spark 功能。

大数据 ETL 工具的测试方案，王冬敏这篇文章还挺实用的，尤其是你想搭个稳定测试框架的时候。里面从测试用例设计、自动化脚本实现到性能验证，都讲得比较细，而且不少点子真的能直接拿来用。结合你手头的 ETL 流程改一改，效率会提升蛮多。

在大数据处理领域，Spark和Hive是两个非常重要的工具。Spark以其高效的内存计算和强大的分布式处理能力，成为实时计算的首选；而Hive则通过其SQL接口和数据仓库功能，简化了大数据分析。当这两者融合时，Spark-Hive模块为大数据处理提供了灵活且高效的解决方案。详细探讨了Spark-Hive技术在2.11-2.1.4-SNAPSHOT版本中的关键知识点，包括元数据集成、HQL支持、数据源API的应用以及性能优化和动态分区插入等内容。