摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H

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Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

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

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

使用Saprk SQL 操作Hive的数据 前提准备: 1.启动Hdfs,hive的数据存储在hdfs中; 2.启动hive -service metastore,元数据存储在远端,可以远程访问; 3.在spark的conf目录下增加hive-site.xml配置文件,文件内容: <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://node1:90

先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa

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

openstack的控制节点部署 主要是使用了本地安装的那个镜像. 会出现几个问题, 1.重启服务无法启动. 2.环境变量无法正确配置可以自己配置

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

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路

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

kolla 介绍 简介 kolla 的使命是为 openstack 云平台提供生产级别的.开箱即用的交付能力.kolla 的基本思想是一切皆容器,将所有服务基于 Docker 运行,并且保证一个容器只跑一个服务(进程),做到最小粒度的运行 docker. kolla 要实现 openetack 部署总体上分为两步,第一步是制作 docker 镜像,第二步是编排部署.因此,kolla 项目又被分为两个小项目:kolla.kolla-ansible . kolla 的优势 kolla 的优势主要得益

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

Kubernetes Master节点部署三个服务:kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler和一个命令工具kubectl. Master节点来负责整个集群的管理和控制,其中 kube-apiserver 服务提供了HTTP Rest接口的关键服务进程,是Kuberneters里所有资源的增删改查等操作的唯一入口,也是集群控制的入口进程. kube-controller-manager 服务 是kubernetes里面所有资源对象的

[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

Cinder存储节点部署 1.安装软件包 yum install -y nfs-utils rpcbind 提示:早期版本安装portmap nfs-utils :包括基本的NFS命令与监控程序 rpcbind或portmap:支持安全NFS RPC服务的连接 2.配置NFS目录的访问权限.用户映射 mkdir -p /data/nfs vim /etc/exports /data/nfs *(rw,no_root_squash) 访问权限选项 设置输出目录只读:ro 设置输出目录读写:rw 用

Cinder存储节点部署 部署在192.168.137.12主机 1.安装lvm2软件包 yum install lvm2 -y 2.启动LVM的metadata服务并且设置该服务随系统启动 systemctl enable lvm2-lvmetad.service systemctl start lvm2-lvmetad.service 3.vmware增加一块20G硬盘,用于云主机硬盘 4.创建LVM 物理卷 /dev/sdb pvcreate /dev/sdb 5.创建 LVM 卷组 ci

Cinder介绍 OpenStack块存储服务(cinder)为虚拟机添加持久的存储,块存储提供一个基础设施为了管理卷,以及和OpenStack计算服务交互,为实例提供卷.此服务也会激活管理卷的快照和卷类型的功能. 块存储服务通常包含下列组件: cinder-api:接受API请求,并将其路由到cinder-volume执行. cinder-volume:与块存储服务和cinder-scheduler的进程进行直接交互.它也可以与这些进程通过一个消息队列进行交互.cinder-volume服务响