一.前述 Spark on Hive: Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行. 二.具体配置 1.在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrif

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>

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

前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(

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

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast

一.在Mysql中配置hive数据库 创建hive数据库,刷新root用户权限 create database hive; grant all on *.* to root@'; flush privileges; 修改hive目录下/bin/hivevim /usr/local/src/apache-hive-1.2.2-bin/bin/hive 修改前 # add Spark assembly jar to the classpath if [[ -n "$SPARK_HOME"

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

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

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.

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    

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

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

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

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

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

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi