今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&

问题: spark集成hive,启动spark-shell或者spark-sql的时候,报错: INFO MetaStoreDirectSql: MySQL check failed, assuming we are not on mysql: Lexical error at line 1, column 5. Encountered: "@" (64), after : "". 环境: spark-1.4 hive-1.2.1 mysql-5.1 jdbc驱动

2.MapReduce与MySQL交互 MapReduce技术推出后,曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评,认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力.为此,Google和MapReduce社区进行了很多努力.一方面,他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术(Google的BigTable,Hadoop的HBase)提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力:另一方面,为了增强与关系数据库的集成能力,Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编

在spark集群中执行./spark-shell时报以下错误: 18/07/23 10:02:39 WARN DataNucleus.Connection: BoneCP specified but not present in CLASSPATH (or one of dependencies)18/07/23 10:02:39 WARN metastore.HiveMetaStore: Retrying creating default database after error: Error

原文链接:https://juejin.im/post/59c3f8f75188255be81f91d9#heading-17 Apache Hive-2.3.0 快速搭建与使用 Hive 简介 Hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 Hive 中海量结构化数据看成一个个的

注意:将mysql的驱动包拷贝到spark/lib下,将hive-site.xml拷贝到项目resources下,远程调试不要使用主机名 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.io.FileNotFoundException im

前提: 1.spark1.0的包编译时指定支持hive:./make-distribution.sh --hadoop 2.3.0-cdh5.0.0 --with-yarn --with-hive --tgz 2.安装完spark1.0: 3.拷贝mysql驱动包到$SPARK_HOME/lib下: Spark SQL 支持Hive案例: 1.将hive-site.xml配置文件拷贝到$SPARK_HOME/conf下,编译时已经将hive打到包中了,故此处只需要hive-site配置文件即可

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

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi

mysql交互协议是开发mysql周边组件常用的协议,如JDBC,libmysql等等. 在此我们要认识到mysql交互协议其实是半双工的交互协议,至于为什么,这里就先挖个小坑,以后再填. 在探讨mysql交互协议的格式之前,我们要理清一个小问题,就是mysql交互协议会用到的基本数据类型. 1.整数类型 这里的整数类型可以用来表示mysql数据类型中的整数类型.日期时间类型.DOUBLE.FLOAT类型.比特类型以及枚举类型等等. 所有的mysql整数类型都是小端的,这是网络数据的惯例.即对于

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

1.源码安装mysql 以root用户首先安装libaio-0.3.104.tar.gz tar zxvf libaio-0.3.104.tar.gz cd libaio-0.3.104 make prefix=/lib64 install export LD_LIBRARY_PATH=/lib64/lib 解压mysql tar zxvf mysql-5.5.29-linux2.6-x86_64.tar.gz ln -s mysql-5.5.29-linux2.6-x86_64 mysql c

目录 简介和安装 测试MySQL 认识一下Connection Options MYSQL CURD 插入 更新 查询 删除 Nodejs 调用带out参数的存储过程,并得到out参数返回值 结束数据库连接两种方法和区别 连接池Pooling connections 创建 其它连接池配置选项 释放 使用示例 断线重连 其它... 简介和安装 Node.js与MySQL交互操作有很多库,具体可以在 https://www.npmjs.org/search?q=mysql  查看. 我选择了feli

通过命令行和Mysql交互 [root]#mysql -uroot -p123 -e "show databases"   -e: execute: 执行数据库命令 通过脚本和数据库进行交互,sql一定要用""引起来表示执行语句 #!/bin/bash #mysql.sh mysql="/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p123" sql="show databases" $mysql -e

目录 简介和安装 测试MySQL 认识一下Connection Options MYSQL CURD 插入 更新 查询 删除 Nodejs 调用带out参数的存储过程,并得到out参数返回值 结束数据库连接两种方法和区别 连接池Pooling connections 创建 其它连接池配置选项 释放 使用示例 断线重连 其它... 简介和安装 Node.js与MySQL交互操作有很多库,具体可以在 https://www.npmjs.org/search?q=mysql  查看. 我选择了feli

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

mysql jdbc driver下载地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 在spark中使用jdbc1.在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.42.jar2.任务提交时加入:--jars /path/mysql-connector-java-5.1.42.jar 从Spark Shell连接到MySQL:spark-shell

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

[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