Hive我们用来搭建数仓,对于大量数据以及离线数仓,可以满足,但是

他不能满足实时查询的情况,如果这次客户来了个需求,不在我们统计分析的指标内。

那你单独写SQL,然后通过mr底层,就不能立刻出结果,运行sql和统计将消耗大量时间。

当然有多种方案(impala+kudu)(presto)都可以。我在CDH上使用,自己的虚拟机测试,避免搭建与启动内存过大,所以采用了spark。

前提:CDH已经搭建完毕,并且有hive和spark

设置hive的计算引擎为spark

apache hadoop(原生):

1、配置mapreduce计算引擎
set hive.execution.engine=mr;
2、配置tez计算引擎
set hive.execution.engine=tez;
3、配置spark计算引擎
set hive.execution.engine=spark;

但是在cdh中,我们直接通过其中的配置,执行

cdh执行

打开hive配置

不用执行,你选择了spark和yarn他就默认是spark作为计算引擎

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