Hive on Spark，

Hive on Spark，

Hive on Spark用的是Spark执行引擎，而不是MapReduce
处理hive元数据的不再是map和reduce工程而是通过spark的rdd就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveQL的响应时间
配置Hive on Spark
将编译后的spark下的lib下的 spark-assembly-*.jar 拷贝到hive的lib下

 * 在hive-site.xml 添加如下配置
            <!--修改hive的执行引擎为spark-->
        <property>
                <name>hive.execution.engine</name>
                <value>spark</value>
        </property>

            <!--在hdfs上hive数据存放目录，启动hadoop后需要在hdfs上手动创建 -->
    .   <property> 
            <name>hive.metastore.schema.verification</name> 
            <value>false</value>     
        </property>

             <!--默认 metastore 在本地，添加配置改为非本地-->
        <property>
             <name>hive.metastore.local</name>
             <value>false</value>
        </property>-->

            <!--记录 Spark事件,用于应用程序在完成后重构 webUI-->
        <property>
            <name>spark.eventLog.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>

            <!—hdfs目录存在-->
        <property>
            <name>spark.eventLog.dir</name>
            <value>hdfs:///hive_on_sparklogs</value>
        </property>

            <!--每个executor的内存大小-->
        <property>
            <name>spark.executor.memory</name>
            <value>512m</value>
        </property>

            <!--序列化对象-->
        <property>
            <name>spark.serializer</name>
            <value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>
        </property>

            <!-- 先上传spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar包到hdfs上，并配置,避免任务运行时不需要下载-->
        <property>
            <name>spark.yarn.jar</name>
            <value>hdfs://itcast01:9000/spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar</value>
        </property>