使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包

方法1: hive -f sql文件 t.sql文件内容: ; 执行命令 hive -f t.sql 方法2: 进入hive shell, 执行source命令 进入hive 终端 $ hive hive> 使用source命令执行 hive>source t.sql

Failed with exception java.io.IOException:java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:user.name%7D 执行 show tables:出现上面的错误. 错误原因修改 hive-site.xml 文件中的配置出现问题. # 编辑文件 vi hive-site.xml # 找到 hive

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

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

一 问题 在hive1.2中使用hive或者beeline执行sql都有进度信息,但是升级到hive2.0以后,只有hive执行sql还有进度信息,beeline执行sql完全silence,在等待结果的过程中完全不知道执行到哪了 1 hive执行sql过程(有进度信息) hive> select count(1) from test_table;WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the

HiveContext/SQLContext val hiveContext=new HiveContext(new SparkContext(new SparkConf().setAppName("HiveApp").setMaster("spark://master:7077")))  ---定义一个hiveContext变量 val sqlContext=new SQLContext(new SparkContext(new SparkConf().setAp

如何利用php自动执行.sql文件.其实很简单,就是获取sql文件中的内容,然后将每一句sql语句一次执行就行啦. 这是代码 //读取文件内容 $_sql = file_get_contents('test.sql'); $_arr = explode(';', $_sql); $_mysqli = new mysqli(DB_HOST,DB_USER,DB_PASS); if (mysqli_connect_errno()) { exit('连接数据库出错'); } //执行sql语句 for

在shell命令行执行 hive -help 结果如下: -d,--define <key=value> Variable substitution to apply to Hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the database to use -e <quoted-query-string> SQL from command line -f <

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

[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 读取hive中的数据 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hiveContext = new HiveContext(sc) //hive中的feigu数据库中表stud_info scala> val stud_infoRDD = hiveContext.sql("select * fr

原文:利用osql/ocmd批处理批量执行sql文件 上周在测试环境建了几十张表,保存了.sql文件,准备在正式环境重建的时候懒得一个个打开建了,做一在网上搜寻了一下,果然有简单点的方法. 利用osql/ocmd批处理批量执行sql文件 注意:在上图中我们可以看到osql 并不支持 SQL Server 2008的所有功能,如果需要使用SQL Server 2008的所有功能可以使用ocmd命令. 有了osql/ocmd命令要批量执行sql文件当然需要写一个批处理命令,例如我们执行上面sql文件

转载自过往记忆大数据 https://www.iteblog.com/archives/2561.html Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL.通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本.目前,整个 SQL .Spark ML.Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Executi

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

一.原因:  sql语句里边使用 'Y' 'N'  给boolean类型的赋值产生sql失败    二.解决方法:将insert语句中‘Y’或‘N’ 改成TRUE或FALSE即可,共两张表3个地方    本人是改成TRUE或FALSE之后不行,改成了0(假)或1(真)才成功的 (1)INSERT INTO R_VERSION(ID_VERSION, MAJOR_VERSION, MINOR_VERSION, UPGRADE_DATE, IS_UPGRADE) VALUES  (1,5,0,'20

Hive和HBase的区别 ​ hive是为了简化编写MapReduce程序而生的,使用MapReduce做过数据分析的人都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本一样.在这种情况下,就需要hive这样的用戶编程接口.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑,就是些表的定义等,也就是表的元数据.使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉,转换成本低,类似作用的Pig就不是SQL. ​ HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器