sudo apt install hive:安装Apache Hive。 步骤2:配置Hive主目录 你需要配置Hive的环境变量,使Spark可以找到Hive。 # 打开.bashrc文件nano~/.bashrc# 在文件末尾添加以下行exportHIVE_HOME=/path/to/hiveexportPATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin# 保存并关闭文件后,执行以下命令使更改生效source~/.bashrc 1. 2. 3. 4...
val spark = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]") .config("spark.sql.shuffle.partitions","4") .config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse")//指定Hive数据库在HDFS上的位置 .config("hive.metastore.uris","thrift://node2:9083") .en...
报错原因说因为这是一张insert only表,经过一番查证发现,原来spark3如果不想通过HWC访问hive的表的话,就要求该表不能是ACID属性的表,但是因为hive3默认ACID属性开启。 我一直觉得hive的ACID属性是个鸡肋,这个像是让其功能更加贴近RDBMS而强加进去的,除了能让你对hive表进行update、细粒度的insert之外(效率很低),...
由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常闻名的Shark开源项目。 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clust...
res0: Array[(String, Int)] = Array((scala,2), (spark,1), (hive,1), (hadoop,1), (hi,4), (hello,4), (java,2), (hbase,1)) 二、spark环境搭建(standalone) Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面Local本地模式使用多线程模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间...
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎,可以直接将文件转成数据库。并且运行MapReduce任务,Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。Hive可以用来进行统计查询,HBase可以用来进行实时查询。数据也可以从Hive写到Hbase,再从Hbase写回Hive。
2.3 Option 2:使用Spark内置的Hive Jar包 更改spark-defaults.conf配置: spark.sql.hive.metastore.version:1.2.2 spark.sql.hive.metastore.jars:builtin 测试验证: 可以访问外部Hive Metastore元数据。 Spark访问外部Hive表 3.1 Option 1:hdfs-site.xml和core-site.xml ...
2. 约定 本文约定Hadoop被安装在/data/hadoop/current,将Hive 1.2.1的安装到目录/data/hadoop/hive(实际是指向/data/hadoop/hive-1.2.1-bin的软链接)。将MySQL 5.7.10安装到目录/data/mysql。在实际安装部署时,可以指定为其它目录。 3. 服务端口
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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建 本文的开头,咱们正式给该系列取个名字了,就叫数据分析EPHS系列,EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇,我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame,你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame,你别说,还真有点相似。