将刚刚编译好的安装包拷贝到/usr/local目录下进行解压并重命名为Spark,命令如下所示。 [root@master local]# tar -zxvf spark-2.0.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz [root@master local]# mv spark-2.0.0-bin-hadoop2-without-hive spark 1. 2. 第二步:配置spark-env.sh [root@master local]# cd ./s...
注意:apache原装的Hive只支持Spark2.3.0,不支持Spark3.3.0,需要重新编译Hive的源码,尚硅谷已经编译好了,这里我就直接使用了修改配置文件(cd 到hive下的conf文件夹,这里我已经将Hive安装包改名为hive并移动到/usr/local/下)sudo mv hive-default.xml.template hive-default.xml sudo vim hive-site.xml...
import org.apache.spark.sql.SparkSession object HiveDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark Hive Demo") .master("spark://node1:7077") .enableHiveSupport() // 支持hive,这个是关键,没有不行! .getOrCreate() spark.sparkContext....
Failed to executespark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)' FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask yarn配置的最大内存小于 spark 配置的内存 vim /opt/module/hadoop/etc/hadoop/...
.config("spark.sql.warehouse.dir","D:\\Spark\\")//因为使用本地,所以warehouse需本地磁盘存储.appName("HiveOnSpark_Local") .master("local[*]").enableHiveSupport().getOrCreate()//创建一张表//session.sql("create table if not exists src1(key in,value String)")//插入数据//session.sql...
远程模式下,每个用户Session都会创建一个SparkClient,SparkClient启动RemoteDriver,RemoteDriver负责创建SparkContext。 4、Hive On Spark环境搭建 1、去官网下载apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2、在/usr/local目录下解压缩 3、进入conf目录,mv hive-default.xml.template hive-site.xml,修改hive-site.xml ...
1. 就是所谓的Hive on Spark，就是把hive执行引擎换成spark。众所周知的是这个engine还可以设置和成mr...
其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于Hive,只是兼容Hive;而Hive on Spark是一个Hive的发展计划,该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一,也就是说,Hive将不再受限于一个引擎,可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 SparkSQL的两个组件 ...
spark.master = spark集群部署模式,如 yarn spark.home = spark安装目录 这种以Hive为主的方式可以方便的进行第三方SQL开发,比如在hue上。 Spark on yarn Spark on yarn 其实只是Spark的一种部署模式,关于Spark的部署模式如下 本地模式 Local:本地模式,Driver和Executors进程都在执行Spark应用程序的服务器上 ...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和...