告别Hive-on-MR，拥抱Hive未来

2024-01-15 14:26:31

Hive-on-MR 的时代已经落幕，Spark 和 Tez 引领未来

背景

对于那些仍在使用 Hive-on-MR 的用户来说，你们的时代已经结束了。在 Hive 2 中，Hive-on-MR 已被标记为弃用，这意味着它可能在未来的版本中被彻底移除。为了避免未来遇到麻烦，现在是时候考虑更换执行引擎了，而 Spark 和 Tez 都是不错的选择。

为什么选择 Spark 和 Tez？

Spark 和 Tez 都是开源的分布式计算框架，能够提供比 Hive-on-MR 更高的性能和可扩展性。Spark 擅长内存计算，能够快速处理大规模的数据集，而 Tez 则擅长 DAG（有向无环图）调度，能够提高查询的并行度，从而提升查询效率。

从 Hive-on-MR 迁移到 Spark 或 Tez

从 Hive-on-MR 迁移到 Spark 或 Tez 并不复杂，只需按照以下步骤操作即可：

确认 Hive 版本。 确保你使用的是 Hive 2 或更高版本，因为 Hive 1 不支持 Spark 和 Tez。
安装 Spark 或 Tez。 根据你的需要选择 Spark 或 Tez，并在你的 Hadoop 集群上安装它。
配置 Hive。 你需要在 Hive 的配置文件中指定要使用的执行引擎，例如，如果你选择使用 Spark，你需要在 hive-site.xml 文件中添加以下配置：

<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
</property>

测试 Hive。 重新启动 Hive，并运行一些查询来测试新的执行引擎是否工作正常。

告别 Hive-on-MR，拥抱 Hive 未来

随着 Hive-on-MR 的退出，Spark 和 Tez 将成为 Hive 未来的发展方向。如果你还没有开始使用 Spark 或 Tez，那么现在是时候行动起来了。告别 Hive-on-MR，拥抱 Hive 未来，你将能够享受更强大的性能和可扩展性。

Spark 和 Tez 的区别

Spark 擅长内存计算，能够快速处理大规模的数据集，而 Tez 则擅长 DAG（有向无环图）调度，能够提高查询的并行度，从而提升查询效率。

选择 Spark 或 Tez

这取决于你的具体需求。如果你需要处理大规模的数据集，那么 Spark 是一个不错的选择，如果你需要提高查询的并行度，那么 Tez 是一个不错的选择。

代码示例

以下是如何在 Hive 中使用 Spark 的示例代码：

SET hive.execution.engine=spark;
CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING);
INSERT INTO my_table VALUES (1, 'John'), (2, 'Jane');
SELECT * FROM my_table;