第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 第二步:将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下 第三步:Hive开启MetaStore服务 第四步:测试SparkSQL整合Hive是否成功 第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 node1执行以下命令来拷贝hive-site.xml到所有的spark安装服务器上面去 cd/export/ser...
第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 第二步:将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下 第三步:Hive开启MetaStore服务 第四步:测试SparkSQL整合Hive是否成功 第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 node1执行以下命令来拷贝hive-site.xml到所有的spark安装服务器上面去 cd /export/s...
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, ...
SparkSQL 内置的有一个 MetaStore, 通过嵌入式数据库 Derby 保存元信息, 但是对于生产环境来说, 还是应该使用 Hive 的 MetaStore, 一是更成熟, 功能更强, 二是可以使用 Hive 的元信息 查询引擎 SparkSQL 内置了 HiveSQL 的支持, 所以无需整合 Hive 的 MetaStore 是一个 Hive 的组件 由上图可知道, 其实 Hiv...
一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 我们需要将Hive 的metastore服务独立出来 --目前只指定一个节点,也可以只用zookeeper做个高可用 cd$HIVE_HOME/conf vihive-site.xml <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hp5:9083</value> </property> ...
【完美解决】Spark-SQL、Hive多 Metastore、多后端、多库 SparkSQL 支持同时连接多种 Metastore,包括Atlas2(PB),Hive 0.12+几种格式。用户可以在一条SQL语句中操作来自多个 Metastore 的表。 配置Metastore 按照正常的使用方式配置 conf/hive-site.xml 比如配置访问 mysql: ...
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, ...
SparkonHive:Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行。 二、具体配置 1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
Hive Metastore作为元数据管理中心,支持多种计算引擎的读取操作,例如Flink、Presto、Spark等。本文讲述通过spark SQL配置连接Hive Metastore,并以3.1.2版本为例。 通过Spark连接Hive Metastore,需要准备如下文件: hive-site.xml apache-hive-3.1.2-bin spark-3.0.3-bin-hadoop3.2 在完成下述操作之前,当然首先需要安装并...
Spark SQL CLI Spark SQL CLI是在本地模式下运行Hive Metastore服务并执行从命令行输入的查询的便捷工具。请注意，Spark SQL CLI无法与Thrift JDBC服务器通信。要启动Spark SQL CLI，只需要在Spark的bin目录中运行以下命令：./spark-sql image 总结 本文主要对Spark SQL进行了阐述，主要包括Spark SQL的介绍、DataFrame...