spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D

SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件.面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致难满足日常的业务开发需求.本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低. 前言 Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式. 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ET

不多说,直接上干货! SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQL

SQL Server 中维护了一组表用于存储 SQL Server 中所有的对象.数据类型.约束条件.配置选项.可用资源等信息,这些信息称为元数据信息(Metadata),而这些表称为系统基础表(System Base Tables).在这些基础表中,存在于 master 数据库中的一部分基础表包含系统级范围的信息.存在于特定数据库(也包含 master db)中的基础表包含属于该特定数据库的对象和资源信息. 使用系统管理员身份登录,可以从 sys.objects 中查询所有的系统基础表. US

问题:访问元数据失败 详细信息 访问 IIS 元数据库失败. 说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未处理的异常.请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息. 异常详细信息: System.Web.Hosting.HostingEnvironmentException: 访问 IIS 元数据库失败. 用于运行 ASP.NET 的进程帐户必须具有对 IIS 元数据库(如 IIS://servername/W3SVC)的读访问权.有关如何修改元数据库权限的信息,请参见

老老实实学WCF 第六篇 元数据交换 通过前两篇的学习,我们了解了WCF通信的一些基本原理,我们知道,WCF服务端和客户端通过共享元数据(包括服务协定.服务器终结点信息)在两个 终结点上建立通道从而进行通信.我们通过手写代码(或配置)的方式为服务端编写了元数据信息,没有借助元数据交换就实现了通信.然而在实际应用中,元数据 往往是很多的,而且重复编写元数据的工作也是不值得的,因此必然会用到元数据交换的方式让客户端获取元数据,本篇我们就来进一步了解一下元数据和元数据交 换. 1. 元数据是怎样提供的

声明导出解释了部件导出服务的基础知识和价值观(Values).有时候出于种种原因,导出关联信息是非常必要的.通常,用于解释关于功能公共契约的具体实现.允许导入满足约束要求的导出,或者导入所有可用的实现并且在导出前在运行时检查他们的功能.   为导出附加元数据(Attaching Metadata to an Export)   考虑到 IMessageSender 服务更早引入.假设我们有一些实现,和相关的消费者实现(Consumer Of The Implementations)有差异.对于我

发布时间:2007.06.15 05:05    来源:赛迪网    作者:3946469 元数据简介 元数据 (metadata) 最常见的定义为“有关数据的结构数据”,或者再简单一点就是“关于数据的信息”,日常生活中的图例.图书馆目录卡和名片等都可以看作是元数据.在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中,元数据描述了数据的结构和意义.比如在管理.维护 SQL Server 或者是开发数据库应用程序的时候,我们经常要获取一些涉及到数据库架构的信息: ◆某个数据库中的表和视图的个数以及名称: ◆

简介 在数据库中,我们除了存储数据外,还存储了大量的元数据.它们主要的作用就是描述数据库怎么建立.配置.以及各种对象的属性等.本篇简单介绍如何使用和查询元数据,如何更有效的管理SQLServer 数据库. 对一些有经验的数据库开发和管理人员而言,元数据是非常有价值的.下面我会介绍一下简单的原理,然后尽量用代码的方式直接说明,毕竟“talk is cheap show me the code ”. 什么是动态在线目录? 每一个关系型数据库系统,比如SQL Server 一定要提供关于它的结构的信息

背景 在第一篇中我介绍了如何访问元数据,元数据为什么在数据库里面,以及如何使用元数据.介绍了如何查出各种数据库对象的在数据库里面的名字.第二篇,我选择了触发器的主题,因为它是一个能提供很好例子的数据库对象,并且在这个对象中能够提出问题和解决问题. 本篇我将会介绍元数据中的索引,不仅仅是因为它们本身很重要,更重要的是它们是很好的元数据类型,比如列或者分布统计,这些不是元数据中的对象. 索引对于任何关系数据库表都是必不可少的.然而,就像吐司上的黄油一样,过度使用它们可能会在数据库中产生问题.有时,可

1.编程时无法加载hive包,需要在编译好的spark(用spark-shell启动,用spark-sql能够直接访问hive表)的lib目录下,考出assembly包,为其创建一个maven的repository,然后添加到dependency里面.最笨的创建repository的办法就是直接创建相应路径,然后把spark-core里面的.pom修改一下target里面的名称,直接copy. 2.用yarn-cluster提交时,遇到:spark sql java.lang.RuntimeEx

SQL Server 中维护了一组表用于存储 SQL Server 中所有的对象.数据类型.约束条件.配置选项.可用资源等信息,这些信息称为元数据信息(Metadata),而这些表称为系统基础表(System Base Tables).在这些基础表中,存在于 master 数据库中的一部分基础表包含系统级范围的信息.存在于特定数据库(也包含 master db)中的基础表包含属于该特定数据库的对象和资源信息. 使用系统管理员身份登录,可以从 sys.objects 中查询所有的系统基础表. US

比赛条件 编写多线程代码时,总是存在竞争条件的风险.当一个操作的输出取决于其控制之外的另一个过程的定时时,发生竞争条件. 竞争条件并不总是一个错误,但它是不确定行为的来源.当竞争条件确实导致错误时,可能很难找到问题的根源,因为它取决于时间,因此您只能在极少数情况下重新创建问题.调试它可能会导致问题消失,因为断点和日志记录可以改变单个线程的时间.竞争条件是编写多线程代码时最重大的挑战. 安全系统 为了更容易编写多线程代码,Unity C#作业系统可以检测所有潜在的竞争条件,并保护您免受可能导致的错

元数据是Salesforce基础架构的核心,是Salesforce中的核心组件或功能.没有元数据,大部分功能都无法实现. 但是,某些Salesforce管理员仍然很难掌握元数据的整个范围,并且无法充分利用,发挥最大价值.本篇文章就来深入介绍一下元数据的内容.原因,方式和效果. 什么是Salesforce元数据? 元数据与字段.配置.代码.逻辑和页面布局相关,这些都是构建信息体系结构和Salesforce环境的基础.可以将元数据导入Salesforce,在产品界面中进行修改,或通过Salesfor

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示

设置yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue =fasle, 就会阻止每一个用户使用自己默认的队列. 设置yarn.scheduler.fair.allow-underclared-pools =true 就允许用户在执行任务的时候创建指定的不存在的队列. 存储在sequencefile中的key value不一定需要是实现writable接口的类,所有的类似均可以序列化和反序列化. Hive 尝试使用基于列的存储,可以提高hive的存储与执行效率? H

Hive是什么? Hive是蜂房的意思,为什么hadoop上的这层数据仓库叫Hive? 因为生物学上蜂房是一个结构相当精良的建筑,取名Hive足见则个数据仓库在数据存储上也是堪称精良的.Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用,它提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,这使得普通分析人员的应用Hadoop的学习曲线变缓. 第一:Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架. 第二:很低的学习代价便可以让用户在Hadoop中进行存储.查询和分析存

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

刚看了hive官网的文档,对于一些概念结合自己的经验,似乎又多了一些理解,想一想还是记下来的好,一来我是个有些健忘的人,过一段时间即便忘了,循着这个帖子,也能快速把知识点抓起来:二来或许对别人也有些启发.不过首先声明,只是我自己的理解,或许也有错误的地方.. 1. 先吐个槽,hive的官方文档页面导航就是坨翔,当然,内容还是比较充实的.文档并没有分版本,只是在具体某些内容中对不同版本区别介绍:自己菜单的链接点击后,是一个全新的页面,导航实在太不友好了. 2. metastore hive在部署时