1.ThirftServer和spark-shell/spark sql的区别: 1.spark-shell,spark-sql都是一个spark application 2.thriftserver,不管你启动多少个客户端(beeline/code),只要是连在一个thriftserver上,永远都是一个spark application,解决了一个数据共享的问题,多个客户端可以共享数据。 3.用thriftserver,在UI中能直接看到sql的...
5. 检查执行结果 在Shell中,不仅要查看输出,还要查看日志文件以确认执行成功。一般情况下,日志文件会保存到Spark的工作目录下,你可以使用类似以下命令查看: # 查看日志内容cat/path/to/spark/logs/spark-*.out 1. 2. 可视化表示 以下是一个饼状图,表示大数据处理中不同工具的使用率: 40%35%25%大数据处理工具...
1、在服务器(虚拟机)spark-shell连接hive 1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf里 cp/opt/apache-hive-2.3.2-bin/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf/ 1.2 将mysql驱动拷贝到spark/jar里 cp/opt/apache-hive-2.3.2-bin/bin/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar /opt/spark-2.2...
使用spark-shell访问hive里面的数据 首先将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下。 在spark2.0.2这个版本中,正常启动,然后执行如下命令,会报错。在spark2.1.0中,启动就会报错(两个版本的去别可能是前者在执行第一条语句之后去连接启动等动作,而后者是在启动的时候就进行连接启动等动作)。报错信息...
4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(spark-sql) scala>val conf=new SparkConf().setAppName("SparkHive").setMaster("local") //可忽略,已经自动创建了 scala>val sc=new SparkContext(conf) //可忽略,已经自动创建了 ...
一. Spark shell配置 Spark shell默认就是可以访问的 spark-shell spark.sql("select count(*) from test.t2").show() image.png 二. Hive on Spark配置 2.1 问题描述 sethive.execution.engine=mr;selectcount(*)fromtest.t2;sethive.execution.engine=spark;selectcount(*)fromtest.t2; ...
游戏服通过http方式把日志消息写入到BI服务器,BI服务器通过log4j记录日志信息。然后把日志文件导入HDFS中,通过Spark进行数据的统计查询。 这里把日志文件导入HDFS中有两种方法: 1、flume 定时把日志文件拷贝到flume监控的目录下,然后flume就会自动把日志文件导入到HDFS中。
1.3、启动Spark2 Shell bin/spark-shell \ --jars "/opt/oracle/tomcat/hoodie-spark-bundle-0.4.7.jar,/opt/oracle/tomcat/spark-avro_2.11-4.0.0.jar" \ --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' 02 — Hoodie文件结构和事务控制 Apache Hudi的支持两种模式的写入Copy On Wri...
使用Java连接到Spark-Shell并执行Hive查询的步骤如下: 首先,确保已经安装了Java和Spark,并且配置了正确的环境变量。 在Java代码中,导入必要的Spark和Hive相关的类和包: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.Dataset; ...
2.2 启动 spark-sql 在spark-shell执行 hive 方面的查询比较麻烦.spark.sql("").show Spark 专门给我们提供了书写 HiveQL 的工具: spark-sql 代码语言:javascript 复制 // 一般用于测试学习 [bigdata@hadoop002 spark]$ bin/spark-sql spark-sql> select count(*) from emp; 2.3 使用hiveser...