首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Spark读取Hive数据

使用Spark读取Hive数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark数据源,用Spark来读取HIVE的表数据数据仍存储HDFS上)。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎,以后还会有更深度的使用(比如使用Spark streaming来进行实时运算),因此,我选用了Spark on Hive这种解决方案,将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置,让Spark与Hive的元数据库建立起联系,Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据,可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据

11K60
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Spark 数据的地位 - 中级教程

计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作,但这并不适合所有的情况,难以描述复杂的数据处理过程; 磁盘IO开销大。...每次执行时都需要从磁盘读取数据,并且计算完成后需要将中间结果写入到磁盘,IO开销较大; 延迟高。...Executor的优点 与Hadoop MapReduce计算框架相比,Spark所采用的Executor有两个优点: 1....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式,即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN;然后,介绍企业是如何具体部署和应用Spark框架的,企业实际应用环境...不同的是,Spark的槽不再像MapReduce1.0那样分为Map 槽和Reduce槽,而是只设计了统一的一种槽提供给各种任务来使用

1K40

Spark 数据导入的一些实践细节

关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学博客中都有比较详尽的数据,本文主要从 Spark 导入出发,算是对 Nebula Graph 对 Spark...Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题,该问题主要是 sst.generator 存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突,解决方法是 shade 掉这些冲突的包...3.4 关于 PR 因为较早的版本使用Spark 导入,自然也有一些不太完善的地方,这边也提出了一些拙见,对 SparkClientGenerator.scala 略作了修改。...但是和官方 @darionyaphet 沟通后,发现我这种做法其实是对数据源进行了修改,用户传 array 等不支持的类型时,应该报错而不是转换类型(这个确实,一开始只考虑到了逻辑上跑通以及自己这边业务的使用

1.5K20

每周学点大数据 | No.73 HDFS 上使用 Spark

PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看;或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 HDFS 上使用 Spark 小可 :Spark 不是一个并行计算平台吗...现在我们本地创建一个包含一些随机句子的文本文件。 实验使用的文本文件的内容如下 : ? ? 然后将它放入 HDFS 使用 HDFS 的 -put 命令,依然要注意放置文件的路径关系。 ?...完成了从 HDFS 加载文件之后,我们就可以按照需要完成接下来的操作了。我们要做的是选出所有句子带有“Spark”关键词的句子,并将它们返回。 ? 程序的输出结果如下 : ? ? ? ?...我们同样可以使用下面这条命令,将运行结果存储到 HDFS ,这样更加符合分布式并行计算产生结果的数据量同样比较大这个特点。 ?...下期精彩预告 经过学习,我们研究了 HDFS 上使用 Spark涉及到的一些具体问题。在下一期,我们将进一步了解Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。

94670

navicat如何新建连接数据

今天给大家分享一下Navicat的简单使用教程,具体的教程如下。 1、双击桌面的Navicat图标,启动Navicat。...3、点击左上方的连接,将弹出下图的“新建连接”窗口,在这里需要输入所要连接的主机名或者IP地址,端口直接默认即可,然后输入用户名和密码。 4、输入完成之后,点击左下方的“连接测试”。...或者会出现下图的错误: 出现这个问题,说明数据库并未给root用户授权,只需要在数据库为其授权,之后就可以实现远程连接了。 5、如果测试连接成功的话,则会顺利的连接,不会报错,如下图所示。...6、点击确定,之后Navicat主页面可以看到IP地址为192.168.255.131的数据库已经Navicat中了。 7、双击左侧192.168.255.131数据库,可以看到数据库信息。...之后就可以Navicat中远程操作数据库了,与Ubuntu数据库是同步的。 至此,Navicat新建连接数据库已经完成。

2.6K20

使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。

6.8K20

浅谈Spark数据开发的一些最佳实践

长时间的生产实践,我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范,来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码,提升整体开发效率。...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容,常用于未来查询复用原始文件的场景。...使用 cache 的时候需要平衡好数据 I/O 的开销和计算资源的使用。如果一个数据集cache消耗的I/O时间不是明显小于直接重计算消耗的时间,不建议使用cache。...但是一些业务场景的确有这种join的情况,解决方案有两种: join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS),再重新加载进来,用来截断血缘。...以下是示例代码: 5 后 记 使用 Spark 开发大数据 ETL 已经成为业界的主流方案。

1.4K20

WindowsC#中使用Dapper和Mysql.Data库连接MySQL数据

WindowsC#中使用Dapper和Mysql.Data库连接MySQL数据Windows中使用C#连接Mysql数据库比较简单,可以直接使用MySql.Data库,目前最新版本为:8.3.0...Dapper是一款轻量级ORM工具,是一个简单的.NET对象映射器,速度上几乎与使用原始ADO.NET数据读取器的速度一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。...:mysql-installer-web-community-8.0.36.0.msi,并采用C# .Net WinForm窗体程序作为演示示例,我们展示如何使用Mysql.Data和Dapper连接MySql...数据库,并查询MySql数据对应的people表,然后在窗体程序输入字段LastName来查询对应的数据,鼠标按下search按钮,ListBox展示从MySQL数据的查询结果;另外我们在下方的三个输入框中分别输入用户的....msi数据库安装包之后,我们root账号的初始密码设置为123456,然后使用Navicat Premium 16连接并登录本地MySQL数据库,然后先创建ytdemo数据库,然后数据创建people

9400

java实现数据连接的步骤(java数据库教程)

1、JDBC技术 java连接数据是通过JDBC技术,JDBC的全称是Java DataBase Connectivity,是一套面向对象的连接数据库的程序接口。...2、连接数据库的五大步骤: 连接数据库就需要用到以下几个类和接口,这张图已经写的很明白了,下面来了解以下它们的用法。...①第一步先加载数据库的驱动程序,可以去官网或者网上找驱动包,代码如下: Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); ②DriverManager是类用来管理数据的所有驱动程序...这里需要注意了,上面的指针是获取行的数据,get方法肯定是用来获取那一列的数据了,比如:getString()方法的参数可以写成getString(“列名”),又或者是getString(1),它的意思是获取第一列的数据...上面使用到的sql的查询语句,还有剩下的三个增加、删除、修改哦。

2.4K10

VC6.0连接mysql数据库的方法实例

(本文年代久远,请谨慎阅读)最近用JAVA写程序,连接数据库并操作上感觉还是较其他语言简单多了,在这方面C/C++就显得有点繁杂,不过也并非难事。...其余配置 以上是代码书写的工作,其实在书写代码之前,要用C++连(本人用的VC6.0)数据库,还要在VC做相应的配置工作: 打开VC6.0 工具栏Tools菜单下的Options选项,Directories...的标签页右边的“Show directories for:”下拉列表中选中“Includefiles”,然后中间列表框添加你本地安装MySQL的include目录路径(X:......Lib目录下还有debug和opt两个目录,建议选debug(X:...\lib\debug)。...到此,完成配置后,即可进行连接并对数据库进行操作。

2.5K20

pivottablejs|Jupyter尽情使用数据透视表!

大家好,之前的很多介绍pandas与Excel的文章,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成,并且支持字段的拖取实现不同的透视表,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在Jupyter Notebook,像操作Excel一样尽情的使用数据透视表!...接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样,你可以...Notebook任意的拖动、筛选来生成不同的透视表,就像在Excel中一样,并且支持多种图表的即时展示 还等什么,用它!

3.5K30
领券