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Hive 3.1.2 源码编译

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简介：
本教程详细介绍了如何在本地环境中从源代码编译Apache Hive 3.1.2版本的过程和步骤，适合对大数据处理感兴趣的技术爱好者和开发者学习参考。 在使用Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.0 配置 Hive on Spark 的过程中发现官方提供的版本不兼容：Hive 3.1.2 对应的是Spark 2.3.0，而Spark 3.0.0 则需要 Hadoop 版本为 Hadoop 2.6 或 Hadoop 2.7。因此，若想使用更高版本的 Hive 和 Hadoop，我们需要重新编译Hive以兼容 Spark 3.0.0。此外，在提升到高版本的过程中还升级了Hive 3.1.2 的 guava 版本与 Hadoop 3.x 对齐，以便更好地支持 Hadoop 3.1.3。

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  • Hive 3.1.2 源码编译
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    本教程详细介绍了如何在本地环境中从源代码编译Apache Hive 3.1.2版本的过程和步骤，适合对大数据处理感兴趣的技术爱好者和开发者学习参考。 在使用Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.0 配置 Hive on Spark 的过程中发现官方提供的版本不兼容：Hive 3.1.2 对应的是Spark 2.3.0，而Spark 3.0.0 则需要 Hadoop 版本为 Hadoop 2.6 或 Hadoop 2.7。因此，若想使用更高版本的 Hive 和 Hadoop，我们需要重新编译Hive以兼容 Spark 3.0.0。此外，在提升到高版本的过程中还升级了Hive 3.1.2 的 guava 版本与 Hadoop 3.x 对齐，以便更好地支持 Hadoop 3.1.3。
     
  • Hive 3.1.2 编译文档.doc
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    本文档为Hive 3.1.2版本的编译指南，详细记录了从环境配置到完成编译的全过程，旨在帮助开发者顺利构建并使用最新版Hive。 在将Hive迁移到Spark 3.x的编译过程中，需要考虑两者的兼容性和性能优化问题。由于两者在执行引擎、数据处理模型以及SQL语法上存在差异，迁移工作可能面临一定的挑战。 首先，在进行代码转换时，应特别关注那些仅适用于Hive而不被Spark支持或行为不同的SQL特性。例如，某些复杂的UDF（用户定义函数）或者特定的表访问控制策略可能会需要修改以适应Spark环境。 其次，考虑到性能优化方面的问题，建议采用Tungsten引擎以及基于内存的数据存储方式来提高计算效率，并且可以利用RDD操作、DataFrame API或Dataset API进行更高效的数据处理。此外，在数据倾斜问题上也需要采取适当的解决措施（如增加并行度或者使用随机数生成器），以避免出现性能瓶颈。 最后，为了确保迁移后的应用能够在Spark 3.x环境中稳定运行，建议进行全面的测试和验证工作，包括单元测试、集成测试以及压力测试等。这些步骤有助于发现潜在的问题，并及时调整代码或配置设置来满足业务需求。 综上所述，在从Hive迁移到Spark时需要综合考虑多个因素：语法差异、性能优化策略及全面的质量保证流程，以确保整个迁移过程顺利进行并最终达到预期目标。
     
  • Hive-exec-3.1.2.jar
    优质
    Hive-exec-3.1.2.jar 是 Apache Hive 项目中的一个关键库文件，版本为3.1.2，主要用于支持数据提取、转换和加载(ETL)操作及SQL查询处理。 HIVE的jar包版本为hive-exec-3.1.2。
     
  • Hive-JDBC-3.1.2-Standalone
    优质
    Hive-JDBC-3.1.2-Standalone是一款独立版本的Apache Hive JDBC驱动程序，适用于3.1.2版本的Hive数据库，提供便捷的数据访问接口。 hive-jdbc-3.1.2-standalone适用于Linux系统。
     
  • hive-spark-client-3.1.2.jar
    优质
    Hive-Spark-Client-3.1.2.jar是一款专为Apache Hive与Spark集成设计的客户端jar包，用于简化Hive表数据在Spark应用中的访问和处理。 Hive-on-Spark客户端提供了一种在Spark上运行Hive查询的方法，结合了Hive的数据仓库功能与Spark的高性能处理能力。这种集成使得数据处理任务能够更高效地执行，并且为用户提供了一个强大的工具来管理和分析大规模数据集。 该客户端支持多种配置选项和参数设置，用户可以根据具体需求调整以优化性能或适应特定的工作负载环境。此外，它还提供了详细的日志记录功能，帮助开发者调试问题并监控系统运行状态。 总之，Hive-on-Spark为大数据处理提供了一种灵活且强大的解决方案，在实际应用中具有很高的实用价值和广阔的应用前景。
     
  • Hive 3.1.2安装包
    优质
    Hive 3.1.2安装包是Apache组织提供的数据仓库工具版本之一，适用于大数据处理和查询。该版本包含了各种改进与新特性，支持SQL语言进行数据操作及管理。 建议参考我的博客中的[Hive 3.x 安装部署教程]进行学习。
     
  • 包含两个文件：hive-jdbc-3.1.2-standalone.jar与apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
    优质
    本资源包包含Hive JDBC驱动jar和完整的Hive 3.1.2安装包，适用于开发环境和测试环境中快速集成及部署Hive服务。 包含两个文件：hive-jdbc-3.1.2-standalone.jar 和 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz。
     
  • Apache Hive 3.1.2 Bin Tar Gz
    优质
    Apache Hive 3.1.2 Bin Tar Gz是一款开源的数据仓库工具，采用Hadoop文件存储和运行大规模数据分析任务，适用于数据提取、转换与加载（ETL），支持SQL查询语言。 寻找兼容Spark 3.0.0的Hive包时，请确保选择符合该版本要求的具体组件，并注意检查其与现有项目的集成情况。在使用过程中可能需要调整配置以保证最佳性能和稳定性。此外，查阅官方文档或社区资源可以帮助解决安装及配置中遇到的问题。
     
  • Hive-exec-3.1.2 去除 guava
    优质
    本项目是对Apache Hive 3.1.2版本进行优化，主要工作是去除依赖中的Guava库，减少冗余，提高系统性能和安全性。 在使用hive-exec-3.1.2的时候，如果需要排除guava库，可以按照相关文档或社区资源进行操作配置。注意确保调整后的环境仍然满足项目需求，并且不会引入其他不必要的依赖项。
     
  • Apache Hive 3.1.2 Bin Tar Gz
    优质
    Apache Hive 3.1.2 Bin Tar Gz 是 Apache 软件基金会提供的数据仓库工具包，以 .tar.gz 形式封装，便于在多种操作系统上安装和部署。 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于进行数据提取、转换和加载操作。它提供了一种机制来存储、查询和分析在 Hadoop 中的大规模数据集。通过将结构化的数据文件映射为数据库表并提供 SQL 查询功能，Hive 可以将 SQL 语句转化为 MapReduce 任务执行。其优点在于学习成本低，可以通过类似 SQL 的语法快速实现复杂的统计计算，并使开发人员无需编写专门的 MapReduce 应用程序即可完成工作。此外，Hive 特别适合于数据仓库中的统计分析操作。