spark-sql 不兼容的hive语法列表_spark sql和hive不兼容的情况_12345677654321000000的博客

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1.hive的主要特性：
spark不支持hive的桶（bucket）
2.深奥的hive特性
(1)不支持union数据类型（注意：是数据类型，不是sql语法中的union）
(2)不支持unique join
(3)不支持列统计信息收集
3.Hive Input/Output Formats
不支持hadoop文件归档(hadoop archive)
4.Hive的优化特性
(1)不支持hive的索引
(2)对于join和group by操作，不能自动的决定reduce的数量。可以通过设置SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks]来设置shuffle的并行度（对于spark-sql来说，默认是shuffle并行度是200，对于其他spark程序来说，默认是占有的executor的cpu的数量）
(3)查询元数据信息必须启动executor，而不像hive那样不需要启动计算资源
(4)不支持hive的数据倾斜（Skew data flag）标志
(5)不支持hive的STREAMTABLE join的标志
(6)对于查询结果不支持小文件合并
5.经过测试发现，spark不支持 insert overwrite/into directory 语法。 1.hive的主要特性： spark不支持hive的桶（bucket）2.深奥的hive特性 (1)不支持union数据类型（注意：是数据类型，不是sql语法中的union） (2)不支持unique join (3)不支持列统计信息收集3.Hive Input/Output Formats 不支持hadoop文件归档(hadoop ar Quick sql 是 SQL 查询产品，可用于特定的数据存储查询或多个数据存储相关查询。它支持关系数据库，非关系数据库，甚至不支持 SQL 的数据存储（例如Elasticsearch，Druid）。另外， SQL 查询可以联接或合并Quick sql 中多个数据存储中的数据。例如，您可以在一种情况下执行统一 SQL 查询，其中一部分数据存储在Elasticsearch上，而另一部分数据存储在 Hive 上。最重要的是，Q SQL 不依赖于任何中间计算引擎，用户只需要关注数据和统一 SQL 语法即可完成统计和分析。架构图可帮助您更轻松地访问Quick sql 。 Q SQL 体系结构包括三层：解析层：用于解析，验证，优化 SQL 语句，拆分混合 SQL 并最终生成查询计划；计算层：用于将查询计划路由到特定执行计划，然后解释为给定存储或引擎的可执行代码（例如Elasticsearch JSON查询或 Hive HQL）；存储层：用于准备数据提取和存储；在大多数情况下，我们希望使用一种语言进行数据分析，并且不想考虑与数据分析无关的事物，Quick sql 就是为此而生的。 Quick sql 的目标是

错误一：Unable to locate hive jars to connect to metastore. Please set spark . sql . hive .metastore.jars. 解决方案：将JDK11切换为JDK8，问题解决。JDK11和 Spark / Hive 应该存在版本兼容性问题错误二：连接成功后只显示一个default数据库解决方案：把 HIVE _HOME/conf目录下的 hive -site.xml文件拷贝到本地IDEA的maven项目的resources目录下

关于在zepelin中使用 spark sql 连接 hive ，只能查询到default数据库，由于我的 spark 已经整合好了 hive ，最后找到其原因，发现是有一个 spark 集群的节点，没有配好 hive ，将 hive 的 hive -site.xml文件放到此节点的conf目录下，将jdbc的连接驱动放到此节点的jars目录下，重启zepelin，测试 hive 连接，发现可以查询到 hive 数据中的内容。关于 spark 整合 hive 可以参考我的上篇博文： https://blog.csdn.net/lucklydog123/a

文章目录Compatibility with Apache Hive Deploying in Existing Hive WarehousesSupported Hive FeaturesUnsupported Hive FunctionalityIncompatible Hive UDF Compatibility with Apache Hive Spark SQL 旨在与 Hive Metastore、SerDes 和 UDF 兼容。目前 Hive SerDes 和 UDF 基于 Hive 1.2.

<scala.version>2.11.8</scala.version> < spark .version>2.2.0</ spark .version> <scala.compat.version>2.11</scala.compat.version> import org.apache. spark . sql .functions._ val windowSpec = Window.partitionBy($"site_id",$"pxSessionId").orderBy($"timeMs").rowsBetween(Long.MinValue,Long.MaxValue) res.withColumn("pageVie..

将$ HIVE _HOME/lib下的 spark - hive _2.11-2.4.2.jar与 spark - hive -thriftserver_2.11-2.4.2.jar添加到project中

最近使用 spark 兼容 hive 进行开发，所以静下心来简易的看了一遍。个人感觉有关与技术学习去官网是最正确的选择。所以我从官方网站入手开始将，其他详细内容我不做过多介绍，这里直接开门见山。官方网站有如下两点很重要： Spark SQL also supports reading and writing data stored in Apache Hive . However, since

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop. hive .ql.exec.Utilities.clearWorkMap()V at org.apache. spark . sql . hive .client.ClientWrapper.<init>(ClientWrapper.scala:204) at org.apache. spark . sql . hive .client.IsolatedClientLoader.createClient(IsolatedClientLoader.scala:271) at org.apache. spark . sql . hive . Hive Utils$.newClientForMetadata( Hive Utils.scala:362) at org.apache. spark . sql . hive . Hive Utils$.newClientForMetadata( Hive Utils.scala:266) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SharedState.metadata Hive $lzycompute( Hive SharedState.scala:39) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SharedState.metadata Hive ( Hive SharedState.scala:38) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SharedState.externalCatalog$lzycompute( Hive SharedState.scala:46) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SharedState.externalCatalog( Hive SharedState.scala:45) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SessionState.catalog$lzycompute( Hive SessionState.scala:50) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SessionState.catalog( Hive SessionState.scala:48) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SessionState$$anon$1.<init>( Hive SessionState.scala:63) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SessionState.analyzer$lzycompute( Hive SessionState.scala:63) at org.apache. spark . sql . hive . Hive SessionState.analyzer( Hive SessionState.scala:62) at org.apache. spark . sql .execution.QueryExecution.assertAnalyzed(QueryExecution.scala:49) at org.apache. spark . sql .Dataset$.ofRows(Dataset.scala:64) at org.apache. spark . sql . Spark Session. sql ( Spark Session.scala:582) 解决方法：该问题是由于 Hive 版本与 Spark 版本 不兼容 导致的。解决方法如下： 1. 确认 Hive 版本与 Spark 版本是否兼容，可以在 Spark 官网查看版本兼容性。 2. 如果版本 不兼容 ，可以升级或降级 Hive 版本，或者升级或降级 Spark 版本。 3. 如果版本兼容，可以尝试重新启动 Spark 和 Hive 服务，或者重新编译 Spark 和 Hive 。 4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用其他的 SQL 操作 Hive 的工具，如Beeline等。总之，要保证 Spark 和 Hive 版本兼容，并且正确配置 Spark 和 Hive 的环境，才能避免出现该问题。 hive报错java.io.IOException: Could not find status of job:job_1470047186803_131111 daydayup-2016 wy1071593930: 关闭退出hive，重启hadoop后可行了 hive报错java.io.IOException: Could not find status of job:job_1470047186803_131111 daydayup-2016 wy1071593930: 我的也不行 hive on tez安装