hivenosql

hive为啥用spark

Hive使用Spark有以下几个原因：
1. 原生支持SQL语言：Hive是基于SQL的数据仓库架构，可以使用SQL语言进行数据查询和分析。Spark提供了Hive的兼容性，可以直接使用HiveQL语句在Spark上执行。这样，用户可以使用熟悉的SQL语言进行数据处理。
2. 共享和复用：Hive可以将元数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，允许不同的用户共享和复用数据。Spark 可以直接读取Hive的元数据，这样就可以在Spark上使用Hive的表和数据。
3. 原生支持Hadoop生态系统：Hadoop生态系统中的许多工具和技术都可以和Hive很好地集成。Spark作为Hadoop生态系统的一部分，可以与其他工具（如HDFS、YARN等）无缝集成，提供更全面的数据处理能力。
4. 实时和交互式查询：Spark具有内存计算的能力，可以实现更快的数据处理速度。Hive on Spark将Hive查询转化为Spark作业，并充分利用Spark的分布式计算和内存计算能力，大大加快了查询的速度。
5. 多种数据源支持：Spark支持多种数据源，包括HDFS、关系型数据库、NoSQL数据库等。通过使用Spark，Hive可以利用这些数据源进行更广泛的数据处理和分析，提供更多样化的功能。
综上所述，Hive选择使用Spark主要是因为Spark提供了更高效的数据处理能力，更好地支持Hadoop生态系统，并且与Hive的数据模型和查询语言兼容。

mysql作为数据源可否直接用spark处理

谢邀，Spark通过Jdbc来查询来自RDB的数据源。但是Spark对Jdbc的支持也是一个逐渐演变的过程，其中关键点在于版本1.3，也就是data frame的引入。在1.3以前，Spark通过Jdbc RDD来处理对对Jdbc的查询。它实现了标准的RDD接口，比如支持partition和compute。但是对很多用户来说，还是太复杂了。从1.3 起，可以直接用DF接口来做同样的事情。比如以下代码就可以完成对一个RDB表的查询

大数据培训好学吗？培训以后可以做什么工作

大数据培训师有一定的难度的，尤其是对于逻辑思维能力的要求是比较高的，而后，是对于学历的一个要求最好是本科以上，最低也要是大专学历。只要满足这俩个要求加上自己的努力学习大数据也是比较容易的。

大数据可以从事的工作：

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3、数据分析师

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4、大数据分析师

通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。

5、大数据可视化工程师

需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。

在现当代培训行业蒸蒸日上的状态，想要挣钱就要跟上前进的步伐，踏上新技术热潮。