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

目录 为什么要重新编译? 步骤 一.下载Spark的源码 二.准备linux环境,安装必须软件 三.解压spark源码,修改配置,准备编译 四.开始编译 为什么要重新编译? 由于我们所有的环境统一使用CDH的软件版本,并且对应的CDH版本是5.14.0这个版本,所以我们也直接下载使用对应的spark5.14.0版本即可.但是由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件spark的版本还停留在spark1.x,并且CDH版本的spark不支持sparkSQL的功能(sparkSQL模块被阉割

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容.不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容.昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"jav

Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本.主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展.这是社区开发非常重要的一个里程碑.1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能.Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升 10X 2. Dataset APISpark 团队引入了 DataFrames,新型Datase

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

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

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzhi/articles/8794984.html 目录 引言 目录 一环境选择 1集群机器安装图 2配置说明 3下载地址 二集群的相关配置 1主机名更改以及主机和IP做相关映射 更改主机名 做主机和IP的关系映射 2ssh免登录 3防火墙关闭 4时间配置 5快捷键设置可选 6整体环境变量设置 二Hadoop的环境搭建 1JDK配置 2hadoop配置 21 文件准备 22 环境配置 23 修改配置文件 231 修改 core-si

说在前面的话 默认情况下,Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中,只能允许一个会话连接,只适合简单的测试.实际生产环境中不使用,为了支持多用户会话, 则需要一个独立的元数据库,使用MySQL作为元数据库,Hive内部对MySQL提供了很好的支持. 在Ubuntu系统下安装并配置hive详细正确步骤如下! 一.mysql-server和mysql-client的下载 root@SparkSingleNode:/usr/local#  sudo apt-get install mysql-se

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

声明: 此博客参考了官网的配置方式,并结合笔者在实践网上部分帖子时的踩坑经历整理而成 这里贴上官方配置说明: [官方]: https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started 大前提: 从Hive1.1开始支持使用Spark作为执行引擎,我们配置使用Spark On Yarn时,一定要注意 Hive版本与Spark版本的适配,不适配的需要自己重新编译使其适配 这里贴上官方推荐的对应版本 H

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi