在Spark 1.0中,Spark自身提供了对Hive的支持。本文不准备分析Spark是如何来提供对Hive的支持的,而只着重于如何搭建Hive On Spark的测试环境。 安装概览 整体的安装过程分为以下几步: 搭建Hadoop集群 (整个cluster由3台机器组成,一台作为Master,另两台作为Slave) 编译Spark 1.0,使其支持Hadoop 2.4.0和Hive 运行Hive...
2. 使用Shell调用Hive命令 执行Hive查询非常简单。你只需在Shell中使用hive命令即可。以下是对应的Shell命令: # 调用Hive执行查询hive-e"CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id INT, name STRING, age INT); SELECT * FROM students;" 1. 2. -e参数后跟要执行的HiveQL语句。 3. 编写Spark作业 接下来,编...
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; image.png 报错: ...
在启动spark-shell之前,需要先设置环境变量HIVE_HOME和HADOOP_HOME. 启动spark-shell之后,执行如下代码 valhiveContext =neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)// Importing the SQL context gives access to all the public SQL functions and implicit conversions.importhiveContext._ hql("CREATE TABLE IF...
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。
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 scala>val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc...
本文介绍了使用Spark连接Hive的两种方式,spark-shell和IDEA远程连接。 1.spark-shell 1.1.拷贝配置文件 拷贝hive/conf/hdfs-site.xml 到 spark/conf/ 下 拷贝hive/lib/mysql 到 spark/jars/下 这里可以通过如下参数来实现指定jar-path --driver-class-path path/mysql-connector-java-5.1.13-bin.jar ...
2.2.1 语法支持 1）分区表 Spark对Hive分区表元数据统计，跟Hive原生对分区表的统计支持略有不同。Spark既支持具体到分区的元数据信息统计，也支持整个表级别的元数据信息统计（但不会对具体分区做处理）-- 统计tab_partition数据所占HDFS空间总大小和总行数。-- Hive目前不支持直接这样解析分区表 -- 注意：执行...
(1)从官网下载hive安装包,推荐使用Hive-1.2.1【因为Hive1.x底层是MapReduce,自Hive2.x后改为Spark】 (2)将Hive-1.2.1导入到服务器,进入/hive-1.2.1/conf文件夹中,里面有个hive-default.xml.template文件,里面是hive的默认配置信息。 (3)由于hive的metastore存储在MySQL中,那么hive所在的服务器怎么知道你连接...