随着数据规模的不断增大,传统的关系型数据库方法已经无法满足大数据量的数据查询需求,而基于Hadoop平台的Hive数据仓库为海量数据分析提供了方便的操作。随着实时查询需求的增加,基于Spark的Hive操作得到了很好的应用。文章主要介绍了H...随着数据规模的不断增大,传统的关系型数据库方法已经无法满足大数据量的数据查询需求,而基于Hadoop平台的Hive数据仓库为海量数据分析提供了方便的操作。随着实时查询需求的增加,基于Spark的Hive操作得到了很好的应用。文章主要介绍了Hive on Spark的整合步骤以及与Hadoop运行模式的比较。对MovieLens数据集的实验测试显示,新模式的执行速度提高了17.42-46.35倍,这对进一步了解Hive的运行机制及海量数据的实时分析具有重要的意义。展开更多
文摘随着数据规模的不断增大,传统的关系型数据库方法已经无法满足大数据量的数据查询需求,而基于Hadoop平台的Hive数据仓库为海量数据分析提供了方便的操作。随着实时查询需求的增加,基于Spark的Hive操作得到了很好的应用。文章主要介绍了Hive on Spark的整合步骤以及与Hadoop运行模式的比较。对MovieLens数据集的实验测试显示,新模式的执行速度提高了17.42-46.35倍,这对进一步了解Hive的运行机制及海量数据的实时分析具有重要的意义。
