--spark启动 spark-sql 1. --退出 spark-sql> quit; --退出spark-sql 1. or spark-sql> exit; 1. 1、查看已有的database show databases; --切换数据库 use databaseName; 1. 2. 3. 2、创建数据库 create database myDatabase; 1. 3、登录数据库m
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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.HoodieSpar...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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.HoodieSpar...
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。
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: 5. 启动spark-shell: 写在最后 实践目标 实践步骤 一、安装CentOS 本次实践采用虚拟机的方式安装CentOS,需要提前准备虚拟机运行软件VMWare,以及CentOS操作系统镜像。(需要...
122.2 Spark Thrift的启动与停止 创建一个Kerberos账号,导出hive.keytab文件 [root@cdh01 ~]# kadmin.local kadmin.local: addprinc -randkey hive/cdh03.fayson.com@FAYSON.COM kadmin.local: xst -norandkey -k hive-cdh03.keytab hive/cdh03.fayson.com@FAYSON.COM ...
1. 启动Spark-Shell spark-shell 2. 准备数据 vi /home/hadoop-sny/datas/teacher.json {"name":"shaonaiyi", "age":"30", "height":198}{"name":"shaonaier", "age":"28", "height":174}{"name":"shaonaisan", "age":"25", "height":178}{"name":"shaonaisi", "age":"21", "height...
在执行SQL语句时,若存在数据倾斜,可能导致单个executor内存溢出、任务执行缓慢等问题。启动Adaptive Execution特性后,Spark SQL能自动处理数据倾斜场景,对倾斜的分区,启动多个task进行处理,每个task读取若干个shuffle输出文件,再对这部分任务的Join结果进行Union操作,以达到消除数据倾斜的效果 ...
1) 启动Spark Shell,必须指定mysql连接驱动jar包 spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar 2) 从mysql中加载数据 val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").option( ...
每个SQL作业都会独立启动一个Spark Driver和一组Executor来执行。 适用于需要完全隔离的作业,确保每个作业的执行环境完全独立。 user: 如果已经有该用户启动的Spark Driver并且该Driver还能继续提交任务,那么新的SQL作业会提交到这个已存在的Driver上执行。 如果没有已存在的Driver或者现有Driver无法继续提交任务,则会为该...