6.1 环境准备:1. 搭建Hadoop集群(详见文档);2. 安装Hive构建数据仓库(详见文档);3. 安装Spark集群(详见文档);4. SparkSQL整合Hive。Spark SQL的主要目标是允许用户在Spark上使用SQL语句,支持多种数据源,包括RDD和外部数据源(如文本、Hive、Json等)。Spark on Hive是Spark SQL的一个分支,使用Hive中的HQL语法解析、逻辑执行计划转换和优化。整合步骤包括将hive-site.xml文件复制到Spark的conf目录下,以便访问Hive的元数据和数据存储位置。如果Hive的元数据存储在MySQL中,还需要准备MySQL驱动,如mysql-connector-java-5.1.35.jar。
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