安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里

#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

查看hive中action_data_myisam表中的数据.表结构及所在路径 1.客户端进入hive环境:hive 2.查看表数据,鉴于数据量大,这里只显示前五条:select * from action_data_myisam limit 5; 3.查看表结构:desc action_data_myisam; 4.查看此表所在路径:describe extended action_data_myisam; 图1针对1.2.3步 图2 针对第4步 end!

[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

Apache Hadoop的服务的部署比較繁琐.须要手工编辑配置文件.下载依赖包等.Cloudera Manager以GUI的方式的管理CDH集群,提供向导式的安装步骤.因为须要对Hive,HBase,Impala,Spark进行功能測试,就採用了Cloudera Manager方式进行安装. Cloudera Manager提供两种软件包安装源,Package 和 Parcel: Package就是一个个rpm文件.以yum的方式组织起来. Parcel是rpm包的压缩格式.以.parcel结

set hive.execution.engine=spark;set hive.exec.parallel=true;set hive.exec.parallel.thread.number=8;set hive.exec.compress.intermediate=true;set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;set hive.intermediate.compre

hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

在启动hive时设置配置属性信息 $ bin/hive --hiveconf <property=value> 查看当前所有的配置信息 hive > set ; hive (db_hive)> set system:user.name ; system:user.name=root hive (db_hive)> set system:user.name=testUser ; 此种方式,设置属性的值,仅仅在当前会话session生效

1. 首先搭建好spark和hive,参见相关文档 2. 在spark/conf下创建hive-site.xml <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master:9083</value> <description>connection romate metastores</description>

一.Hive下查看数据表信息的方法方法1:查看表的字段信息desc table_name; 方法2:查看表的字段信息及元数据存储路径desc extended table_name; 方法3:查看表的字段信息及元数据存储路径desc formatted table_name; 方法4:查看建表语句及其他详细信息的方法show create table table_name; 备注:查看表元数据存储路径时,推荐方法3,信息比较清晰. 二.查看表容量大小方法1:查看一个hive表文件总大小时(单位为

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/sheismylife/article/details/33378243 hive没有提供hive --version这样的方式查看版本号好,所以要找到hive所在文件夹,然后查看jar包的版本号号, 比方: # ls /usr/local/hive/lib/ antlr-2.7.7.jar datanucleus-core-2.0.3.jar hive-jdbc-0.10.0.jar jline-

正常打包maven pom配置如下 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependencies> <!--添加hive依赖--> <dependency> <groupId

如图.这里仅仅能看到简单的一段SQL.差点儿看不出详细在运行什么任务. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGFvemhhb2t1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 此时能够点开一个application.点击Tracking URL: ApplicationMaster 进

Hive现有支持的执行引擎有mr和tez,默认的执行引擎是mr,Hive On Spark的目的是添加一个spark的执行引擎,让hive能跑在spark之上: 在执行hive ql脚本之前指定执行引擎.spark.home.spark.master set hive.execution.engine=spark; set spark.home=/home/spark/app/spark--bin-spark-without-hive; set spark.master=yarn; Hive O

1.hive执行引擎 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多. 默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hi

查看hive source下面的pom.xml,可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本,在实际部署的时候,最好按照这个版本关系来,这样出现兼容问题的概率相对较小. 下面面列出一部分对应关系,在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系,地址为https://github.com/apache/hive apache-hive-1.2.2-src <spark.version>1.3.1</spark.version>apache-hive-2.1.1-s

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但

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

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spark编译: git clone https://github.com/apache/spark.git spark_src cd spark_src export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512