1.ubuntu 装mysql 2.进入mysql: 3.mysql>create database hive (这个将来是存 你在Hive中建的数据库以及表的信息的(也就是元数据))mysql=>hive 这里不存具体数值 4.mysql> grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive' #将所有数据库的所有表的所有权限赋给hive用户,后面的hive是配置hive-site.xml中配置的连接密码 5.mysql>…

To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).17/10/14 17:34:00 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable17/10/14 17…

1.hive动态分区,只需进行以下设置 val spark = SparkSession.builder() .appName("hivetest") .master("local") .getOrCreate() spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition = true") spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict…

第一种方式: def operatorHive: Unit = { Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver") val url = "jdbc:hive2://192.168.2.xxx:10000" val connection: Connection = DriverManager.getConnection(url, "root", "diagbotkwz@123")…

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> scala代码 package com.zy.sparksql import org.apache.spark.SparkContext import…

spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja…

作为数据工程师,我日常用的主力语言是R,HiveQL,Java与Scala.R是非常适合做数据清洗的脚本语言,并且有非常好用的服务端IDE——RStudio Server:而用户日志主要储存在hive中,因此用HiveQL写job也是日常工作之一:当然R的执行效率确实不靠谱,因此还需要Java(Elasticsearch,Hadoop的原生语言)与Scala(Spark的原生语言)的帮助. R和python一样也是一个很好的胶水语言,在搜索引擎的实战中,我就是用R来完成了ES集群索引的全量/增量…

最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. 为了后期方便开发人员开发,决定写了几个工具类,屏蔽对MySQL及Hive的操作代码,只需要关心业务代码的编写. 工具类如下: 一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /** * 从MySql数据库中获取DateFrame * * @param sp…

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…

Spark 2.0以前版本:val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo")    val spark = new SparkContext(sparkConf) Spark 2.0以后版本:(上面的写法兼容)直接用SparkSession:val spark = SparkSession      .builder      .appName("soyo")      .getOrCreate()    var…