大数据_hive和sparksql的对比

spark sql可以使用hive里面的表，并做操作，并且会很快

但是需要做如下配置

1.hive-site.xml hive的元数据配置文件要拷贝到spark的conf路径下

2.spark的启动要加上--jars mysql连接jar包的路径

     如果还是出现错误：

Exception in thread "main" java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://slave02:3306/testdb
报错原因是没有jdbc驱动

解决办法  
--driver-class-path xxx.jar 或者  
--jars xxx.jar
如果添加了命令和jar运行也不行,则用以下办法

在jdk路径下的\jre\lib\ext下添加mysql的连接jar包 问题解决

这样每次启动就不用写jars了

3.还要在hive路径下的hive-site.xml里面添加上，保证兼容，不然会出现spark-sql使用过后

hive在执行报错！

hive> show tables;
FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

 解决办法：hive目录下conf下面hive-site.xml

          hive.metastore.schema.verification
          false

4.类比一下执行的速度：