目前我们正在研究Hive，它默认使用map reduce作为MapR集群中的处理框架。现在我们想要从map reduce更改为spark以获得更好的性能。根据我的理解，我们需要设置hive.execution.engine = spark。
现在我的问题是Map上目前支持Spark上的Hive吗？如果是，我们需要做什么配置更改？
非常感谢您的帮助。感谢
答案 0 :(得分：0)
是的，它受到支持。假设您使用的是Mapr 5.X，您可以找到有关兼容版本的here详细说明以及如何手动配置它们。
答案 1 :(得分：0)
不，MapR（5.2）不支持。来自docs，
MapR不支持Spark上的Hive。因此，您不能将Spark用作Hive的执行引擎。但是，您可以在同一群集上运行Hive和Spark。您还可以使用Spark SQL和Drill来查询Hive表。
干杯。
答案 2 :(得分：0)
我知道并了解您的问题是关于使用Spark作为Hive的数据处理引擎;正如您在各种答案中所看到的，今天MapR尚未正式支持。
但是，如果您的目标是让Hive更快，并且不使用MapReduce，您可以切换到Tez，为此安装MEP 3.0。