object SparkSQL01_Demo { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建上下文环境配置对象 val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo") //创建 SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()...
3. 步骤一:导入SparkSQL包 首先,我们需要导入SparkSQL包来使用SparkSQL的相关类和方法。在Scala中,你可以使用如下代码导入SparkSQL包: importorg.apache.spark.sql._ 1. 这行代码将导入SparkSQL的所有必需类和方法。 4. 步骤二:创建SparkSession 接下来,我们需要创建一个SparkSession对象,它是执行SparkSQL操作的入...
不能只是p_age或p_name;否则org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException:doesn't contain all (2) partition columns--查看分区: show partitions tab_test;0: jdbc:hive2://vmax32:18000>show partitions tab
使用spark-submit命令启动Spark SQL的服务。 指定启动类为HiveThriftServer2,该类负责启动Spark SQL的Thrift Server。 指定服务名称为"Spark SQL Thrift Server"。 指定Spark运行模式为yarn,提交任务到yarn集群中运行。 指定部署模式为client,即客户端模式。 设置Spark SQL的配置项,例如singleSession和incrementalCollect。
2.1 启动spark-sql 在配置完spark环境后可通过如下命令启动spark-sql 代码语言:javascript 复制 spark-sql--jars $PATH_TO_SPARK_BUNDLE_JAR--conf'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer'--conf'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' ...
如果启动的过程中报如下错: 可以按照上面的红框下的url进行检查: https://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused 4.使用sqlContext.sql调用HQL 在使用之前先要启动hive,创建person表: hive>createtableperson(idbigint,name string,ageint)rowformat delimited fields terminatedby" " ; ...
可以看到,如果使用Python操作Spark,我们一般是直接运行pyspark命令即可。 三. Spark SQL, DataFrames 指导 Python开发Spark的过程中,我们使用最多的就是Spark SQL和DataFrames。 3.1 入门指南 选择Programing Guides->SQL,DataFrames,and Datasets image.png
SQL Spark SQL的一种用法是直接执行SQL查询语句,你可使用最基本的SQL语法,也可以选择HiveQL语法。Spark SQL可以从已有的Hive中读取数据。更详细的请参考Hive Tables 这一节。如果用其他编程语言运行SQL,Spark SQL将以DataFrame返回结果。你还可以通过命令行command-line 或者 JDBC/ODBC 使用Spark SQL。
1、启动Spark SQL Thrit Server 2、beeline连接 3、开始测试 -- 登录 bin/beeline !connect jdbc:hive2://ha-node1:20000 select * from test.dim_date_orc limit 1; # Error: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error running query: org.apache.submarine.spark.security.SparkAccessControlExce...
通过在E-MapReduce集群中使用Spark SQL访问表格存储。对于流计算,基于通道服务,利用CDC(数据变更捕获)技术完成Spark的mini batch流式消费和计算,同时提供了at-least-once一致性语义。