在spark-shell中执行SQL命令,可以按照以下步骤进行: 打开SparkShell环境: 在命令行中输入以下命令启动spark-shell: bash spark-shell 启动后,你将进入一个交互式的Scala环境。 加载或创建一个SparkSession: 在spark-shell中,SparkSession通常已经为你创建好了,并可以直接使用。SparkSession是Spark 2.x中引入的新概念...
1.执行SQL查询 启动Spark SQL-shell: 在终端中输入spark-sql命令即可启动Spark SQL-shell。 输入SQL查询: 在Spark SQL-shell中,可以直接输入SQL查询语句,如SELECT * FROM table_name。 执行查询: 按下回车键执行查询,Spark SQL-shell将会输出查询结果。 退出Shell: 在Spark SQL-shell中,输入quit命令后按回车即可...
步骤1:启动Spark Shell 首先,打开终端并输入以下命令以启动Spark Shell: spark-shell 1. 这将启动Spark Shell,并在终端中显示Spark的欢迎信息和版本号。 步骤2:创建一个SQL文件 接下来,我们需要创建一个包含SQL查询的文本文件。可以使用任何文本编辑器创建SQL文件,并将其保存为具有.sql扩展名的文件。例如,我们创建...
/home/mr/spark/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:18000 -n mr -p mr --maxwidth=3000-e"$SQL" >> /home/mr/query_result.txt 注:在执行语句后重定向(>>)生成文件,可以收集查询结果。 p.s. 也可以通过shell命令手动输入sql语句:echo -n input the query SQL: ; read SQL; 2.脚本方式执...
基于sparksql调用shell脚本运行SQL,sparksql提供了类似hive中的 -e , -f ,-i的选项 1、定时调用脚本 #!/bin/sh # upload logs to hdfs yesterday=`date --date='1 days ago' +%Y%m%d` /opt/modules/spark/bin/spark-sql -i /opt/bin/spark_opt/init.sql --master spark://10.130.2.20:7077 --...
2.1 spark-shell的方式 可以通过spark-shell的方式来登陆spark,然后用spark.sql模块来执行sql。 命令: spark-shell --master local[2] \ spark.sql("use test").show(false) spark.sql("select * from emp").show(false) 测试记录: 可以看到spark 的history server上有spark-shell的记录。
ERROR hdfs.KeyProviderCache: Could not find uri with key [dfs.encryption.key.provider.uri] to create a keyProvider !! java.lang.
基于sparksql调用shell脚本运行SQL 基于sparksql调⽤shell脚本运⾏SQL [Author]: kwu 基于sparksql调⽤shell脚本运⾏SQL，sparksql提供了类似hive中的 -e , -f ,-i的选项 1、定时调⽤脚本 #!/bin/sh # upload logs to hdfs yesterday=`date --date='1 days ago' +%Y%m%d`/opt/modules/spark...
Spark SQL 支持通过 JDBC 读取外部数据库的数据作为数据源。 以读取 Oracle 数据库为例: 启动Spark Shell 时,指定 Oracle 数据库的驱动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 spark-shell--master spark://hadoop101:7077\--jars/root/temp/ojdbc6.jar \--driver-class-path/root/te...