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>

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 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

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"

说明:spark版本:2.2.0 hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1.之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2.传入两个参数,批量加载这两个日期区间的每一天的数据 最终打成jar包,进行运行 步

其他的配置hive基本配置就不记录了!! 1. 拷贝$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/2. 在$SPARK_HOME/conf/目录中,修改spark-env.sh,添加    export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-0.13.1-bin 注:切记SPARK_CLASSPATH这一行必须的配置:(否则报错)    export SPARK_CLASSPATH=$HIVE_HOME/lib/mysq

写在前面:hive的版本是1.2.1spark的版本是1.6.x http://spark.apache.org/docs/1.6.1/sql-programming-guide.html#hive-tables 查看hive和spark版本对应情况 SparkSQL操作Hive中的表数据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sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.详细实现步骤如下:

[完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 [完美解决]Spark-SQL.Hive多 Metastore.多后端.多库 SparkSQL 支持同时连接多种 Metastore,包括Atlas2(PB),Hive 0.12+几种格式.用户可以在一条SQL语句中操作来自多个 Metastore 的表. 配置 Metastore 按照正常的使用方式配置 conf/hive-site.xml 比如配置访问 mysql: <?xml version="1.0&qu

SparkSQL简介 SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,Shark应运而生,但又因为Shark对于Hive的太多依赖(如采用Hive的语法解析器.查询优化器等等),2014年spark团队停止对Shark的开

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

Hive metastore服务以关系性数据库的方式存储Hive tables和partitions的metadata,并且提供给客户端访问这些数据的metastore service的API.下面介绍一下Metastore部署的三种模式

[Author]: kwu 基于Cloudera Manager5配置HIVE压缩,配置HIVE的压缩.实际就是配置MapReduce的压缩,包含执行结果及中间结果的压缩. 1.基于HIVE命令行的配置 set hive.enforce.bucketing=true; set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache

指导手册 07 安装配置HIVE   安装环境及所需安装包: 1.操作系统:centos6.8 2.四台虚拟机:master :10.0.2.4, slave1:10.0.2.5,slave2:10.0.2.6,slave3:10.0.2.7 3.Hadoop系统己安装完成. 4. mysql-5.7.23.tar.gz 5. apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz 6. mysql-connector-java-5.1.47-bin.jar Part01 :centos上安装

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 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr

1.上传hive.mysql.mysql driver到服务器/mnt目录下: [root@chavin mnt]# ll mysql-5.6.24-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar -rw-r--r--. 1 root root  54246778 Mar 13 10:46 apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz -rw

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS

默认hive on spark是禁用的,需要在Cloudera Manager中启用.1.登录CM界面,打开hive服务.2.单击 配置标签,查找enable hive on spark属性.3.勾选Enbale Hive on Spark(Unsupported),并保存更改.4.查找Spark on YARN 服务,并勾选保存.5.保存后,重新部署下客户端使其生效. 在Spark上配置Hive 最低要求角色: 配置器(也由群集管理员 提供,完全管理员)要配置Hive在Spark上运行,请执行

在配置Hive环境之前,需要Hadoop环境. 安装Hive 点击下载 下载结束后,会有一个.tar文件,使用以下命令解压该文件. tar -zxvf 要解压的tar包 解压完成后如下 修改Hive配置文件 在hive安装目录下的conf中,将所有后缀为.template的文件复制一遍,新文件名称只需要去掉.template即可,如下 cp hive-default.xml.template hive-default.xml 编辑hive-site.xml文件 vim hive-site.xml

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但

第一步:修个Hive的配置文件hive-site.xml 添加如下属性,取消本地元数据服务: <property> <name>hive.metastore.local</name> <value>false</value> </property> 修改Hive元数据服务地址和端口: <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>t

SparkSQL与Hive on Spark的比较 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