目录
一、Spark分布式部署基础
1.1 Spark部署模式概述
1.2 Standalone模式部署
1.3 YARN模式部署
1.4 Kubernetes模式部署
1.5 Spark关键配置参数优化
1.6 Spark高可用配置
二、Apache Thrift 在大数据生态中的核心作用
2.1 基础概念
2.2 在大数据中的应用
2.3 Beeline与JDBC连接Thrift方式对比
三、Spark与Hive融合架构
3.1 Spark On Hive
3.1.1 基本原理
3.1.2 详细工作流程
3.2 Hive On Spark
3.2.1 基本工作原理
3.2.2 与传统Hive的区别
3.2.3 任务提交方式
3.3 Spark On Hive与Hive on Spark架构对比
3.3.1 核心定位与主导框架
3.3.2 架构与执行流程对比
3.3.3 场景性能对比
四、Presto分布式查询引擎：超越Spark与Hive的交互式分析
4.1 Presto在大数据生态中的定位
4.2 跨数据源联邦查询能力
4.3 与Spark和Hive的集成配置
4.4 完整数据分析流水线构建
五、大数据技术栈选型与最佳实践
5.1 技术选型建议
5.1.1 从Spark到Hive再到Presto的技术演进
5.1.2 应用场景协同
5.2 开源平台选择
5.2.1 Apache Kyuubi ⭐⭐⭐⭐⭐
5.2.2 Apache Zeppelin + Livy ⭐⭐⭐⭐
5.2.3 Metabase ⭐⭐⭐⭐
5.2.4 SQLPad
5.2.5 部署使用总结
六、总结与展望
大数据处理平台的构建需要多种技术的协同工作。本文将带您从基础的Spark部署开始，逐步深入到Hive服务集成、Spark与Hive的融合应用，以及高性能查询引擎Presto的实践应用，构建一个完整的大数据技术栈知识体系。
一、Spark分布式部署基础
1.1 Spark部署模式概述
Spark作为一个强大的分布式计算引擎，支持多种部署模式，包括Standalone、YARN、Mesos和Kubernetes等集群管理器，可以根据不同场景灵活选择。
