spark 读写parquet文件,Parquet文件查看工具

spark sql和hive参数区别？

两者的区别

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都支持ThriftServer服务，为JDBC提供解决方案，区别如下：

Spark SQL

=> 是Spark的一个库文件；

=> Spark SQL 元数据可有可无；

Spark SQL和Hive都是用来处理大规模数据的工具，它们有许多共同之处，但是也有一些参数方面的不同。

在Spark SQL中，需要设置以下参数：

- spark.sql.shuffle.partitions：控制在执行聚合操作（group by、distinct、agg等）时进行数据重分区的数量，默认值为200。

- spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：控制广播变量大小的阈值，如果某个表的大小小于该阈值，则将其作为广播变量在shuffle之前进行广播，默认值为10MB。

- spark.sql.parquet.compression.codec：指定parquet文件的压缩格式。默认使用snappy压缩。

在Hive中，需要设置以下参数：

- mapred.reduce.tasks：控制reduce任务的数量，默认值为1。

- hive.exec.compress.intermediate：设置在MR任务处理阶段进行的数据压缩方式，默认为不启用压缩。

- hive.exec.compress.output：设置在MR任务输出结果到HDFS上的文件时采用的压缩方式，默认为不启用压缩。

需要注意的是，Spark SQL和Hive的参数设置方式略有不同。Spark SQL可以在代码中通过SparkConf对象来设置。而Hive则需要在hive-site.xml文件中进行配置。

Spark SQL和Hive都是基于Hadoop生态系统的SQL查询引擎，二者在语法和执行方式上有些相似，但也有一些不同之处。

参数方面，在Hive中，有很多参数可以用来控制查询、数据导入导出、元数据等，并且这些参数的种类非常多。而在Spark SQL中，参数相对较少，且一般与Spark本身的配置参数有关，例如调度器、网络配置、内存管理等。

此外，Hive更加注重集群的管理和监控，提供了Hive Web UI和Hive CLI等易用的工具，可以方便地对Hive集群进行管理和操作，但Spark SQL的可视化工具则相对较少。

总的来说，Hive在参数和集群管理上更为丰富，适合大规模数据处理；Spark SQL则更加注重性能和易用性，适合处理实时数据和交互式查询。

Spark SQL和Hive是两种用于处理和查询大规模数据的工具，它们在参数设置方面有一些区别。

1. 数据存储：Hive通常将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，而Spark SQL可以在各种数据源上进行操作，包括HDFS、关系型数据库、Parquet文件、Avro文件等。

2. 查询引擎：Hive使用HiveQL作为查询语言，它类似于传统的SQL语言，但具有一些Hive特定的扩展和函数。Spark SQL使用SQL语言作为查询语言，与标准的SQL语法兼容，并支持一些Spark SQL特定的函数和语法。

3. 执行引擎：Hive使用MapReduce作为默认的执行引擎，通过将查询转换为一系列的MapReduce任务来执行。Spark SQL使用Spark作为执行引擎，可以利用Spark的内存计算和并行处理能力，从而提供更高的性能。

4. 参数设置：在参数设置方面，Hive使用Hive配置文件（如hive-site.xml）来配置各种参数，包括存储格式、压缩方式、执行引擎等。Spark SQL使用Spark配置文件（如spark-defaults.conf）来配置参数，包括内存分配、并行度、优化选项等。

到此，以上就是小编对于spark读取文件的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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