2.安装spark 一、安装Spark 1.检查基础环境 启动hdfs查看进程 查看hadoop和jdk环境 2.下载spark 3.配置环境变量 4.启动spark 5.试运行python代码 7.Spark SQL 1.请分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行,而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先,用户需要从不同...
根据本人测试分析,在安装winutils.exe工具时,最好安装与之版本完全匹配的Hadoop。也就是说,本文安装的是Hadoop 2.7.7,应当安装与之对应的winutils.exe工具。当时没有找到对应的此工具,现在终于找到并收藏(地址是:https://github.com/cdarlint/winutils)。 一、简介 Spark SQL开发环境在类Linux平台搭...
SparkContext}object SQLContextAPP { def main(args: Array[String]):Unit={ //1创建相应的Sparkval sparkConf =new SparkConf() sparkConf.setAppName("SQLContextAPP")val sc =new SparkContext(sparkConf)val sqlContext =new SQLContext(sc)//2数据处理val people = sqlContext.read.format("json...
安装配置同Spark-0.9.1(参见博文:Spark、Shark集群安装部署及遇到的问题解决) 将$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml配置文件拷贝到$SPARK_HOME/conf目录下。 将$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml配置文件拷贝到$SPARK_HOME/conf目录下。 5.运行 启动Spark集群 启动SparkSQL Client:./spark/bin/spark-sql --ma...
一、安装概述 计划使用sparksql组件从hive中读取数据,基于前三篇文章,我已经安装好了hadoop、spark和mysql,对于我想通过sparksql来读取hdfs上的数据来说,这三个软件必不可少。安装hive数据仓库,还需要下载hive安装包以及mysql的驱动。 二、mysql驱动下载 下载地址:https://downloads.mysql.com/archives/c-j/ ...
1. 下载mysql yum repo配置文件 2. 安装repo相应版本 3. 验证是否安装成功 4.配置mysql版本 5. 安装mysql 6. 启动mysql 7. 管理用户并操作数据库 六、Spark SQL 读写数据库 1. 创建数据库及数据表 2.下载JDBC驱动包: 3. 解压: 4. 移动jar包: ...
注意如果配置了MySQL主主同步或其它同步,则如果同步的库不包含mysql,则创建库和用户需要分别在不同的MySQL上操作一次。 5. 安装步骤 5.1. 下载Hive 1.2.1二进制安装包 下载网址:http://hive.apache.org/downloads.html,下载后的包名为:apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz,然后将apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上...
进入spark的安装目录,复制一份spark安装环境自带的配置文件模板,键入: cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh 然后进入conf文件夹,打开该文件: vim spark-env.sh 在该文件第一行,键入: export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath) ...
一、Spark 安装 1、配置 Spark 环境变量 ① 进入安装包所在目录 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 cd/opt/software ② 解压安装包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 tar-zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop2.7.tgz ...
ln -s /opt/module/hive-3.1.2/conf/hive-site.xml ./conf/hive-site.xml 3) 测试验证 [apphd@hadoop102 bin]# ./spark-shell --master yarn --jars mysql-connector-java-5.1.49-bin.jar scala> spark.sql("show databases").show()