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...
importos# 执行Shell脚本os.system("./execute_sql.sh") 1. 2. 3. 4. 上述代码使用os.system方法执行了一个Shell脚本文件execute_sql.sh。 步骤五:Shell脚本执行SQL语句 在步骤五中,Shell脚本将执行SQL语句并将查询结果返回给Spark。在上述示例脚本中,我们使用了mysql命令执行了一条SQL语句,并将查询结果输出到...
如果是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7,它没有sqlContext,所以要先执行:val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 如果是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6,不用执行:val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) scala> sqlContext.sql("select * from person limit 2") +---+--...
/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; ...
ERROR hdfs.KeyProviderCache: Could not find uri with key [dfs.encryption.key.provider.uri] to create a keyProvider !! java.lang.
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当使用l 来自:帮助中心 查看更多 → HDFS lzc.class=com.huawei.had...
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为 分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL? Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群 上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较 慢。所以Spark SQL的应运而生,它...
spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当使用load导入数据到Hive表的时候,属于需要跨文件系统的情况(例如原数据 ...
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) 你会发现没法执行通过，因为cm...