【spark hive 结合处理 把多行变成多列】的更多相关文章

spark hive 结合处理 把多行变成多列

原数据格式 : gid       id      score a1        1       90 a1        2      80 a1       3      79 a1       4      80 a2      1       79 a2      3       89 a3      2        45 a3     4        57 a4     3          56 a5     3            89 ...... 要把数据变成: gid…

[Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动：

[Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动: [training@localhost Desktop]$ chkconfig | grep hive hive-metastore 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:offhive-server2 0:off 1:off 2:off 3:on 4:on 5:on 6:off [training@localhost Desktop]$ service hive-server2 statusHive Ser…

伪分布式Spark + Hive on Spark搭建

Spark大数据平台有使用一段时间了,但大部分都是用于实验而搭建起来用的,搭建过Spark完全分布式,也搭建过用于测试的伪分布式.现在是写一遍随笔,记录一下曾经搭建过的环境,免得以后自己忘记了.也给和初学者以及曾经挖过坑的人用作参考. Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是默认的MapReduce. 可以查阅官网的资源Hive on Spark: Getting Started. 一 .安装基础环境 1.1 Java1.8环境搭建 1) 下载jdk…

Spark(Hive) SQL中UDF的使用（Python）

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

Spark(Hive) SQL数据类型使用详解(Python)

Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spark SQL分析表中的数据即可:如果“表”来自“临时表”,我们就需要考虑两个问题:   (1)“临时表”的数据是哪来的? (2)“临时表”的模式是什么?   通过Spark的官方文档可以了解到,生成一张“临时表”需要两个要素:   (1)关联着数据的RDD: (2)数据模式:   也就是说,我们需要将…

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI…

Spark记录-源码编译spark2.2.0（结合Hive on Spark/Hive on MR2/Spark on Yarn）

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO…

Spark(Hive) SQL中UDF的使用（Python）【转】

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

spark hive结合杂记(hive-site.xml)

1.下载spark源码,在spark源码目录下面有个make-distribution.sh文件,修改里面的参数,使编译后能支持hive,修改后执行该文件.(要预先安装好maven才能编译). 2.将编译好的spark源码部署到机器上,然后将hive/conf中的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下.然后可以通过spark-shell来测试一下,详见:http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3758922.html 3.spark中使用hive要时…

hive行存储与列存储

首先判断hive表是行存储还是列存储 判断方法: 1.使用hiveSQL"show create table table_name",这种方式,可以查看建表时候指定的那种方式; 2.使用hiveSQL"select...."查询语句(随意查询),看是否执行mr:执行,是行存储,不执行,列存储. 3.开启本地模式,去日志中查找表是否执行过mr. 4.查看建表语句:行存储:textfile sequencefile(仅此两种),列存储(orc,parquet) 行存储与…