参见 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 ,安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase.hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群,基于hadoop yarn 的运行模式. 目录: Spark集群安装 参数配置 测试验证 Spark集群安装: 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图: 在弹出界面选中spark服务,如图: "下一步”,分配host节点,因为前期我们已经安装了hadoop 和hbase集群,按向

Oracle 客户端安装 +  pl/sql工具安装配置 下载oracle客户端,并在本地安装. 11g下载地址为: http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/index.html 10g下载地址为: http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/index.html 根据自己机器或者oracle服

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

SQL Server2005有2种版本,一种是集成版的, 一种是2个文件夹形式的.这里使用后者,安装文件夹名字为:SQL Server x86,该文件夹里面有Servers和Tools文件夹以及一些其他文件,前后点击里面setup.exe.next安装结束后(注意部=部分地方需要选择,比如选择安装哪些内容),基本配置如下: 1.打开MicroSoft SQL Server Management Studio,先配置一个数据库.在树形菜单数据库下直接新建一个数据库,建议数据库名字用英文. 2.然后

( 这里附加一个破解码: YFC4R-BRRWB-TVP9Y-6WJQ9-MCJQ7 ) (不选择) (默认实例,还有不建议安装在根目录下,可以安装到D盘之类的) (添加当前用户) (都选择仅安装) (添加当前用户) (自己设置控制器名称) 安装结束之后: 需要打开开始菜单里的 sql server 配置工具里的这个程序,然后将如下选项设置为运行状态!

选择tool下的perferences 修改下面标记的内容即可

本文主要介绍如何为 spark sql 的 metastore 配置成 mysql . spark 的版本 2.4.0 版本 hive script 版本为 hive 1.2.2 mysql 为 5.7.18 mysql 的安装部署就不在这里介绍了. 首先为 mysql 的root 用户设置密码 mysql -uroot > set password= password('mysql'); 设置mysql 允许其他机器登录 > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'r

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, 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

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更

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

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

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out

一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py

一.DataFrame:有列名的RDD 首先,我们知道SparkSQL的目的是用sql语句去操作RDD,和Hive类似.SparkSQL的核心结构是DataFrame,如果我们知道RDD里面的字段,也知道里面的数据类型,就好比关系型数据库里面的一张表.那么我们就可以写SQL,所以其实这儿我们是不能用面向对象的思维去编程的.我们最好的方式就是把抽象成为一张表,然后去用SQL语句去操作它. DataFrame的存储方式:它采用的存储是类似于数据库的表的形式进行存储的.一个数据表有几部分组成:1.数据

gogs官网 oschina gogs介绍 一句话描述: 一款极易搭建的自助 Git 服务. 环境 centos7:golang+mysqldb+git 安装配置环境 yum install mysql-community-server go git -y 配置防火墙 selinux 安装配置数据库 这个mysql不允许简单的密码,所以第三条语句我未执行,后面安装时候直接用root作为数据库的用户.gogs推荐使用InnoDB引擎.创建库时候选择utf8. systemctl start mys

Java领域的IM解决方案 Java领域的即时通信的解决方案可以考虑openfire+spark+smack. Openfire是基于Jabber协议(XMPP)实现的即时通信服务器端,最新版本是3.8.1 可以到http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp下载(分为windows和linux版本) 可以到http://www.igniterealtime.org/downloads/source.jsp下载源码,方便二次开发插件. Spar

引言 join是SQL中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散到不同的表中,使其符合某种规范(mysql三大范式),可以最大程度的减少数据冗余,更新容错等,而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作. 对于Spark来说有3种Join的实现,每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式): 1.Broadcast Hash Join:适合一张很小的表和一张大表进行Join: 2.Shuffle Hash Join:适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Jo

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a