object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

通过Ambari2.7.3安装HDP3.1.0成功之后,通过spark sql去查询hive表的数据发现竟然无法查询 HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3,然而spark却读取不了hive表的数据,准确来说是内表的数据. 原因hive 3.0之后默认开启ACID功能,而且新建的表默认是ACID表.而spark目前还不支持hive的ACID功能,因此无法读取ACID表的数据. 请看:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-153

在spark streaming读取kafka的数据中,spark streaming提供了两个接口读取kafka中的数据,分别是KafkaUtils.createDstream,KafkaUtils.createDirectStream,前者会自动把offset更新到zk中,默认会丢数据,效率低,后者不会经过zk,效率更高,需要自己手动维护offse,通过维护护offset写到zk中,保障数据零丢失,只处理一次,下面来看看KafkaUtils.createDirectStream的使用,我把z

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(

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

Spark 2.0以前版本:val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo")    val spark = new SparkContext(sparkConf) Spark 2.0以后版本:(上面的写法兼容)直接用SparkSession:val spark = SparkSession      .builder      .appName("soyo")      .getOrCreate()    var

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3

我尝试着在classpath中加n入mysql的驱动仍不行 解决方法:在启动的时候加入参数--driver-class中加入mysql 驱动 [hadoop@master spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar 总结:1.spark的版本必须编译的时候加上了hive 1.0.0预编译版没有加入hive  1.0.1是含有hive的2.

话不多说,直接上代码 from pyhive import hivedef pyhive(hql): conn = hive.Connection(host='HiveServer2 host', port=10000, database='ods') cursor = conn.cursor() cursor.execute(hql) for result in cursor.fetchall(): return result 部署时遇到一个问题: Traceback (most recent

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

背景: 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 场景需求2:使用spark直接读取HIVE表 场景需求3:使用spark读取HBASE在Hive的外表 摘要: 1.背景 2.提交脚本 内容 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 编写提交脚本: export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark--bin-hadoop2. export HBASE_LIB_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase $

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core

1.Spark Core: 类似MapReduce 核心:RDD 2.Spark SQL: 类似Hive,支持SQL 3.Spark Streaming:类似Storm =================== Spark Core ======================= 一.什么是Spark? 1.什么是Spark?生态体系结构 Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 生态圈:

假设这里出错的表为test表. 现象 Hive读取正常,不会报错,Spark读取就会出现: org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://testcluster/user/hive/warehouse/.... 在hive中执行desc formatted test;然后找到hdfs存储路径.然后hdfs dfs -ls <your table path>会发现,报错的路径确实

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2