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

问题: Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.IndexOutOfBoundsException: Index: 0 at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:192) at org.apache.hadoop.hive

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

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

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

网上找的大部分资料都很旧,最后翻了下文档只找到了说明 大概意思是1.6之后如果想要使用分区推断就要设置数据源的basePath,因此代码如下 java public class ParitionInfer { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("partitioninfer"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(con

一.sparksql读取数据源的过程 1.spark目前支持读取jdbc,hive,text,orc等类型的数据,如果要想支持hbase或者其他数据源,就必须自定义 2.读取过程 (1)sparksql进行 session.read.text()或者 session.read .format("text") .options(Map("a"->"b")).load("") read.方法:创建DataFrameReade

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

1.spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架. 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性. 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 2.spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations) spa

1.spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架. 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性. 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 2.spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations) spa

https://www.cnblogs.com/zzhangyuhang/p/9039695.html https://www.jianshu.com/p/dea6a78b9dff 在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark,主要是依赖hive生成spark程序,有两个核心组件SQLcontext和HiveContext. 这是Spark 1.x 版本的语法 1 2 3 4 5 //set up the spark configuration and create context

用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要

先解释下,由于历史原因导致hive中的看到分区比hdfs中的文件夹不匹配,存在hive中分区数有,实际hdfs中无此文件夹. spark中通过sparkSQL读取hive中的该表时,将会出现异常. 解决方案: 1. 检查该表是否是外部表,如果不是,将属性修改为外部表属性. 这里修改为外部表,目的是在删除分区时,不会将已有的数据删除.必要时,先做好备份处理. alter table tablename set tblproperties('EXTERNAL'='TRUE'); 2. 删除异常分区

在Linux中使用fdisk命令进行分区时,有时会遇到"WARNING: Re-reading the partition table failed with error 16: Device or resource busy.The kernel still uses the old table.The new table will be used at the next reboot."这种告警信息.如下所示 [root@localhost ~]# fdisk /dev/sde T

上篇博客我们首先介绍了硬盘为什么要分区,以及Linux系统的几种分区类型,然后介绍了Linux系统几个常用的文件系统命令,最后讲解了挂载命令,并通过实例演示了如何挂载光盘和U盘. 本篇博客我们将介绍linux文件系统如何进行手工分区. 1.添加新硬盘 我们在虚拟机上进行添加,注意要先关闭虚拟机.在进行虚拟机安装的时候,我们给 Linux 系统分配了一块20GB的硬盘,现在添加一块 10GB的. 关闭虚拟机后我们选择硬盘,点击下面的 添加 按钮. 然后依次下一步,下一步,硬盘大小输入 10 GB即

1  fdisk -l查看硬盘及分区信息 我的系统(Archlinux)下的命令效果如下: 由上面的图片可以得知该系统只挂载了1个硬盘,命名为sda,其有2个主分区,sda1和sda2,至于为什么这么命名,可以参考我的另一篇博客: Linux挂载 显而易见,该硬盘有931.5GB的容量,共有1953525168个扇区(sectors),其中2048-2099200的扇区分给了sda1分区,2101248-1953525167扇区分给了sda2分区, 它们的容量分别为1GB和930.5GB,说明硬

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

使用虚拟机创建挂载点 一,创建 windows 硬盘        创建  

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即