Presto安装   前提条件: hadoop安装好了(并启动了) + hive安装好了        文档网址:http://prestodb.jd.com/docs/current/installation/deployment.html 首先解压下载好的tar.gz包   1 .安装包 https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.100/presto-server-0.100.tar.gz      …

使用Spring boot整合Hive,在启动Spring boot项目时,报出异常: java.lang.NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapping.setDefault(Z)V 1 经过排查,是maven的包冲突引起的,具体做法,排除:jetty-all.hive-shims依赖包.对应的pom配置如下: <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId…

使用Spring boot整合Hive,在启动Spring boot项目时,报出异常: java.lang.NoSuchMethodError: org.eclipse.jetty.servlet.ServletMapping.setDefault(Z)V 经过排查,是maven的包冲突引起的,具体做法,排除:jetty-all.hive-shims依赖包.对应的pom配置如下: <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId&g…

SparkSql整合Hive 需要Hive的元数据,hive的元数据存储在Mysql里,sparkSql替换了yarn,不需要启动yarn,需要启动hdfs 首先你得有hive,然后你得有spark,如果是高可用hadoop还得有zookeeper,还得有dfs(hadoop中的) 我这里有3台节点node01,node02,node03 ps:DATEDIFF(A,B)做差集 node01 先copy hive的hive-site.xml到spark 的config cp hive-site.…

spark-sql 写代码方式 1.idea里面将代码编写好打包上传到集群中运行,上线使用 spark-submit提交 2.spark shell (repl) 里面使用sqlContext 测试使用,简单任务使用 spark-shell --master yarn-client 不能使用yarn-cluster 3.spark-sql spark-sql --master yarn-client 不能使用yarn-cluster 可以整合hive 使用hive的元数据 1.在hive的hiv…

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2…

整合: 1,需要将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放位置. 2,如果Hive的元数据存放在Mysql中,我们还需要准备好Mysql相关驱动,比如:mysql-connector-java-5.1.35.jar. 测试: 先启动hadoop集群,在启动spark集群,确保启动成功之后执行命令: spark-sql --master spark://bigdata-01:7077 --executor-memor…

1.北京时间格式   to   unix时间格式 数据格式: 2017-11-17 08:28:13 2017-11-17 08:28:10 2017-11-17 08:27:51.343 2017-11-17 08:27:48.021 presto单个标准时间转化(10位unix): select to_unixtime(cast ('2017-08-30 10:36:15' as timestamp)) hive单个标准时间转化(10位unix): select unix_timestamp…

时间格式转换 日期格式→Unix时间戳 转10位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13 Presto:select to_unixtime(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) Hive:select unix_timestamp(cast('2020-07-23 15:01:13' as timestamp)) 转13位Unix时间戳 数据:2020-07-23 15:01:13.343 Presto:select to_un…

spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据.从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问.注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本.Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的c…

版本信息如下: hadoop2.9.2 hive 2.x ranger 最新版2.1.0 在hive端部署完ranger 插件以后,在使用beeline连接查询数据库时报错,报错信息如下: verbose: on : jdbc:hive2://192.168.0.9:10000> show databases; Getting log thread is interrupted, since query is done! Error: Error running query: java.lang…

文章目录 一.创建maven工程,导包 二.开发代码 一.创建maven工程,导包 <properties> <scala.version>2.11.8</scala.version> <spark.version>2.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</g…

dremio,spark-sql,presto和ranger的整合 当前,ranger没有现成的插件来管理dremio,spark-sql,presto. 暂时使用的方法是新建一个用户,如presto可以创建一个presto用户,然后在ranger中对presto用户赋予hive,hdfs的访问权限. 尤其是在hive doas权限开启的时候,一定要把对应的hdfs的权限也分配一下. 然后使用presto用户来启动presto的worker,cordinaor进程,这样提交的查询都是使用这个用户…

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库…

一.HBase整合MapReduce环境搭建 1. 搭建步骤1)在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接.在真正的集群环境中的时候,hadoop运行mapreduce会通过该文件查找具体的hbase环境信息. -cdh5.-cdh5.3.6/etc/hadoop/hbase-site.xml 2)将hbase需要的jar包添加到hadoop运行环境中,其中hbase需要的jar就是lib文件夹下面的所有*.jar文件. 在hadoop中添加其他第三方的jar有多种方式…

用hbase做数据库,但因为hbase没有类sql查询方式,所以操作和计算数据很不方便,于是整合hive,让hive支撑在hbase数据库层面 的 hql查询.hive也即 做数据仓库 1. 基于Hadoop+Hive架构对海量数据进行查询:http://blog.csdn.net/kunshan_shenbin/article/details/7105319 2. HBase 0.90.5 + Hadoop 1.0.0 集成:http://blog.csdn.net/kunshan_shenb…

环境: centos7 jdk1.8.0_111 Hadoop 2.7.3 Hive1.2.2 hue-3.10.0 Hue安装: 1.下载hue-3.10.0.tgz: https://dl.dropboxusercontent.com/u/730827/hue/releases/3.10.0/hue-3.10.0.tgz 2.安装依赖包: yum install libffi-devel yum install gmp-devel yum install python-devel mysql…

最近由于工作上和生活上的一些事儿好久没来博客园了,但是写博客的习惯还是得坚持,新的一年需要更加努力,困知勉行,终身学习,每天都保持空杯心态.废话不说,写一些最近使用到的Presto SQL和Hive SQL的体会和对比. 一.JSON处理对比 Hive select get_json_object(json, '$.book'); Presto select json_extract_scalar(json, '$.book'); 注意这里Presto中json_extract_scalar返回…

Background 一. 什么是Presto Presto通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询.如果你需要处理TB或者PB级别的数据,那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理.作为Hive和Pig(Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询)的替代者,Presto不仅可以访问HDFS,也可以操作不同的数据源,包括:RDBMS和其他的数据源(例如:Cassandra). Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析.…

问题: 公司最近在搞presto,主要是分析一下presto和hive的查询大数据量的性能对比: 我先把我的对比图拿出来(50条数据左右)针对同一条sql(select * from employee where eid = 1203) hive的查询,下面有时间:4.436s presto的查询: 0.02s 查询效率比为  4.436 / 0.02  ===  2021 补充: presto是什么 Presto是Facebook开发的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析…

系统环境 在个人笔记本上使用virtualbox虚拟机 os:centos -7.x86-64.everything.1611  ,内核 3.10.0-514.el7.x86_64 注:同样可以使用rhel7.3来安装. 内存:2.5 g,推荐内存4g,否则内存太少,运行得有点慢. 安装组件包括: hadoop-2.8.0 apache-hive-2.1.1 presto-server-0.177 mysql-community-server-5.7.18-1.el7.x86_64 oracle…

此篇文章基于hive官方英文文档翻译,有些不好理解的地方加入了我个人的理解,官方的英文地址为: 1.https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/StorageHandlers 2.https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 一 存储处理器介绍 通过HIVE存储处理器,不但可以让hive基于hbase实现,还可以支持cassandra JDBC MongoD…

近期工作用到了Hive与Hbase的关系整合,虽然从网上参考了很多的资料,但是大多数讲的都不是很细,于是决定将这块知识点好好总结一下供大家分享,共同掌握! 本篇文章在具体介绍Hive与Hbase整合之前,先给大家用一个流程图介绍Hadoop业务的开发流程以及Hive与Hbase的整合在业务当中的必要性.  其中在数据存入hbase—>Hive对数据进行统计分析的这个步骤中就涉及到了Hive与Hbase的整合,所以了解Hive与Hbase的整合是很有必要的. 1.Hive与Hbase整合的必要性 …

1.创建主体 注: 192.168.0.230 为单节点集群 192.168.4.50为kdc服务器 192.168.0.9为客户端 1.1.Kdc服务器创建主体 # kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto’ #kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto/yjt’ 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q ‘xst -norandkey -k presto.keytab presto presto…

spark整合hive后,hive启动报错: ls: cannot access /export/servers/spark/lib/spark-assembly-*.jar: No such file or directory 原因:spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在,所以hive没有办法找到这个JAR包. 解决方法:打开hive下面的bin目录,找到hive文件,编辑hive文件,找到如…

一.搭建准备环境 在搭建Hive和SparkSql进行整合之前,首先需要搭建完成HDFS和Spark相关环境 这里使用Hive和Spark进行整合的目的主要是: 1.使用Hive对SparkSql中产生的表或者库的元数据进行管理(因为SparkSql没有提供相关的功能,官方提供的是和Hive的整合方案,官方之所以不在独立去开发一个元数据管理模块是为了防止重复造轮子),所以直接复用了Hive的元数据管理这一套内容 2.单独使用Hive的话速度太慢,所以在前期就打算切换到Spark作为计算引擎,然后…

基于Presto和superset搭建数据分析平台. Presto可以作为数据仓库,能够连接多种数据库和NoSql,同时查询性能很高: Superset提供了Presto连接,方便数据可视化和dashboard生成. 基本概念 datawarehouse 数据仓库 整合各类数据库数据,面向主题,方便分析.存储元数据,模型信息,存储数据(建索引.缓存.分区.pre-aggregation)等. greenplum hive OLAP 一些列数据分析操作,比如pivoting, slicing, d…

一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章. 1. 概述 Apache Hudi 是一个快速迭代的数据湖存储系统,可以帮助企业构建和管理PB级数据湖,Hudi通过引入upserts.deletes和增量查询等原语将流式能力带入了批处理.这些特性使得统一服务层可提供更快.更新鲜的数据.Hudi表可存储在Hadoop兼容的分布式文件系…

1.起因 公司hadoop集群里的datanonde和tasktracker节点负载主要集中于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高.但在工作时间内,公司业务人员有实时查询需求,现在主要 借助于hive提供业务人员日常查询.总所周知,hive是一个基于MR的类SQL查询工具,它会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但一个弊病也是很明显,它的查询速度由于基于MR,会是非常的让人着急. 在Spark,Storm横行…