会导致我们在提交spark脚本【执⾏spark-sql】的脚本，报错。如下图所示：⼀直显 示，读取⽼的hdfs的namenode路径。 ?... 在装有hive的节点执⾏命令 metatool -updateLocation hdfs://bi hdfs://master:9000/ 查询元数据信息是否发
14.3 Spark-SQL基于PostgreSQL数据分析编程实例 “卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。...jdbc("jdbc:postgresql://192.168.56.110:5432/busuanzidb", "public.top_projects", connectionProperties); 查询数据库中
default.t1和default.test.name，这里依然可以查询test表的所有列。...执行SQL操作 spark-sql> select * from test; spark-sql> select name from test; spark-sql> select * t1; spark-sql...Sentry只为fayson授予default.test.name和t1表的所有权限，而其他表则没有权限，对于只授权列权限的表，通过Spark-sql客户查询也会有权限问题。...，如果为fasle在表示以启动ThriftServer的用户身份执行查询。...执行SQL操作 查询授权的t1表 ? 查询只授权test.name列的表 ? ? 查看授权以外的表p1_text ?
本文为王小雷原创文章，未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/81058073 14.4 Spark-SQL...查询Canssandra数据库 ?
跨数据源联邦查询：许多企业数据来源复杂，数据可能存储在不同的数据库中。Doris 的 Multi-Catalog 功能支持多种数据源的自动映射与同步，支持跨数据源的联邦查询。.../login-spark.sh spark-sql> use default; -- create a COW table spark-sql> CREATE TABLE customer_cow USING...首先，可以通过 Spark 查询两张 Hudi 表的提交历史： spark-sql> call show_commits(table => 'customer_cow', limit => 10); 20240603033556094...对于 Hudi COW 表的查询或者 MOR 表的 Read Optimized 查询而言，其数据都属于基线数据，可直接通过 Doris 原生的 Parquet Reader 读取数据文件，且可获得极速的查询响应...为了达到最优的查询性能，Apache Doris 在查询时，会将一个查询中的数据分为基线和增量数据两部分，并分别使用上述方式进行读取。
spark-sql CLI + Hive Metastore “既然是搭建数仓，能不能像用普通数据库，直接输入SQL查询，绕过SparkSession的sql API？”...将配置好hive.metastore.uris参数的hive-site.xml文件放到Spark安装目录的conf下，我们即可在spark-sql中直接使用SQL语句来查询或是处理Hive表。...不过，相比前者，spark-sql CLI的集成方式多了一层限制，那就是在部署上，spark-sql CLI与Hive Metastore必须安装在同一个计算节点。...在这样的背景下，不得不说，spark-sql CLI本地访问的限制，极大地削弱了它的适用场景，这也是spark-sql CLI + Hive Metastore这种集成方式几乎无人问津的根本原因。...Beeline + Spark Thrift Server “既然spark-sql CLI有限制，有没有其他集成方式，既能够部署到生产系统，又能让开发者写SQL查询？”
45,1,76006 6038,F,56,1,14706 6039,F,45,0,01060 6040,M,25,6,11106 [root@node1 ~]# （2）确认HDFS已经启动 （3）进入spark-sql...[root@node1 ~]# spark-sql 17/10/11 09:49:48 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library...> （5）查看表结构 spark-sql> show create table user; CREATE EXTERNAL TABLE `user`(`userid` int, `gender` string...> （6）查询本地数据表 spark-sql> select * from user limit 10; 1 F 1 10 48067 2 M 56 16 70072 3...> 13.2 使用spark-sql处理Hive MeteStore中的表 注意，默认HDFS已经启动。
condition] [group by column name] [having conditions] [order by column names [asc|desc]] 如果只用join进行查询...2016-08-31|6666.0| null|null| +----+------+---------+----+----------+------+------+----+ scala> （2）spark-sql...[root@node1 ~]# spark-sql 17/10/24 10:17:21 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library...17/10/24 10:17:32 WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException spark-sql...> show databases; default test Time taken: 3.93 seconds, Fetched 2 row(s) spark-sql> show tables; default
它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。...新建一个数据库并查看： spark-sql> create database sparksql; Time taken: 0.907 seconds spark-sql> show databases...; default sparksqltest Time taken: 0.131 seconds, Fetched 5 row(s) 在新建的数据库中新建一个表，并进行查看： spark-sql...> use sparksql; Time taken: 0.076 seconds spark-sql> create table sparksql_test(a int,b string); Time...> insert into sparksql_test values (42,'hello'),(48,'world'); Time taken: 2.641 seconds spark-sql>
/apache/hudi/pull/2645)拉取到本地打包，生成SPARK_BUNDLE_JAR(hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar)包 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 spark-sql --jars $PATH_TO_SPARK_BUNDLE_JAR --conf 'spark.serializer=...4.2 Select 使用如下SQL查询Hudi表数据 select * from test_hudi_table 查询结果如下 5....Update 使用如下SQL将id为1的price字段值变更为20 update test_hudi_table set price = 20.0 where id = 1 5.2 Select 再次查询...6.2 Select 再次查询Hudi表 select * from test_hudi_table; 查询结果如下，可以看到已经查询不到任何数据了，表明Hudi表中已经不存在任何记录了。 7.
在MySQL执行insert、update、delete等操作，当进行compaction生成parquet文件后就可以用hive/spark-sql/presto(本文只做了hive和spark-sql...的测试)进行查询，这里需要注意下：如果没有生成parquet文件，我们建的parquet表是查询不出数据的。...Hive查询Hudi表 cd $HIVE_HOMEmkdir auxlib 然后将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0-SNAPSHOT.jar拷贝过来 ?...Spark-SQL查询Hudi表 将hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar拷贝到$SPAKR_HOME/jars，每个节点都拷贝一份 将hudi-hadoop-mr-bundle...Spark-SQL想读取Hudi数据，字段类型需要严格匹配 ? 5.
我将首先通过入门介绍 Spark 查询，然后深入研究 Hudi-Spark 集成点，最后解释不同的查询类型。...spark-sql> select id, name, price, ts from hudi_mor_example; 1 foo 30.0 3000 Time taken:...spark-sql> select id, name, price, ts from hudi_mor_example_ro; 1 foo 10.0 1000 Time taken...spark-sql> select id, name, price, ts from hudi_mor_example timestamp as of '20230905221619987'; 1...foo 30.0 3000 Time taken: 0.274 seconds, Fetched 1 row(s) spark-sql> select id, name, price,
验证效果(spark-sql、spark-shell) Hudi源码编译 考虑Hudi与其他组件牵涉较多，本文采用源码编译方式自行打包。....jar拷贝到spark节点，比如: /home/myHadoopCluster/spark-3.3.2-bin-hadoop3/jarsForHudi/ Hudi SparkSQL实战案例 启动spark-sql...Query data 根据条件查询数据，fare大于20，查询到6条数据，如下： 5. Update data 根据条件，更新rider = 'rider-D'的数据中fare为25，如下： 6....Time Travel Query Hudi支持时间旅行查询，也就是查询指定commit time的数据。...，时间旅行查询merge后的数据： 第四次commit 20240506111236715，对应delete，时间旅行查询delete后的数据： 可以看出，因为delete一条数据，所以，第四次commit
默认配置可修改）之后才能查看到这些目录，一开始只有.hoodie一个文件夹 在MySQL执行insert、update、delete等操作，当进行compaction生成parquet文件后就可以用hive/spark-sql.../presto(本文只做了hive和spark-sql的测试)进行查询，这里需要注意下：如果没有生成parquet文件，我们建的parquet表是查询不出数据的。...Spark-SQL查询Hudi表 将hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar拷贝到$SPAKR_HOME/jars，每个节点都拷贝一份 将hudi-hadoop-mr-bundle.../hudi/hudi_users3/20210414'; select * from hudi_users3_spark_mor where `partition`='20210414'; 如果Spark-SQL...Spark-SQL想读取Hudi数据，字段类型需要严格匹配 5.
的启动命令，同时使用--jars 标签把mysql驱动包，hadoop支持的压缩包，以及通过hive读取hbase相关的jar包加入进来，启动 Java代码 bin/spark-sql --jars...记住一个血的bug，在代码里的SparkConf()一定不要setMaster("")的值，否则你粗心了，在集群上执行各种模式时候会 出现莫名其妙的bug //写代码方式，查询 Java代码...mysql-connector-java-5.1.31.jar scala-spark_2.11-1.0.jar //这是主体的jar，不用跟--jars放在一起，否则会有问题 以Spark SQL 方式查询...，不一定非得让你写代码，这就是sql的魅力，spark sql也能使用sql通过hive的元数据，查询hdfs数据或者hbase表等 //yarn-cluster集群模式不支持spark sql...Java代码 //yarn客户端模式 bin/spark-sql --master yarn-client --files conf/hive-site.xml --jars
第一阶段是fieldData ，查询时从倒排索引反向构成doc-term。这里面有两个问题： 数据需要全部加载到内存 第一次构建会很慢 这两个问题其实会衍生出很多问题：最严重的自然是内存问题。...Aggregation Bucket的实现 前面的例子提到，在Query 阶段，其实就会调用Aggregator 的collect 方法，对所有符合查询条件的文档集都会计算一遍,这里我们涉及到几个对象：...Spark-SQL 和 ES 的组合 我之前一直在想这个问题，后面看了下es-hadoop的文档，发现自己有些思路和现在es-hadoop的实现不谋而合。...主要有几点： Spark-SQL 的 where 语句全部(或者部分)下沉到 ES里进行执行，依赖于倒排索引，DocValues，以及分片,并行化执行，ES能够获得比Spark-SQL更优秀的响应时间...其他部分包括分片数据Merge(Reduce操作，Spark 可以获得更好的性能和分布式能力)，更复杂的业务逻辑都交给Spark-SQL (此时数据规模已经小非常多了)，并且可以做各种自定义扩展，通过udf
userDF.select("name","favorite_color").write.format("json").save("file:///home/hadoop/tmp/jsonout")//将查询到的数据以...2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json is not a Parquet file 也可以进入sql模式下通过表来操作文件，执行spark-sql...: spark-sql --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar CREATE TEMPORARY...") val jdbcDF2 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306", "hive.TBLS", connectionProperties) spark-sql..."hive.TBLS", user 'root', password 'root', driver 'com.mysql.jdbc.Driver' ) 4.hive和mysql数据源数据查询
Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean package 注意，spark sql 可以直接在Linux上使用，像执行hive命令一样，进入交互式终端，进行即席查询...，进入spark-sql交互式终端命令，并指定以yarn的模式运行： spark/bin/spark-sql --master yarn 本次使用的spark2.0.2，进入交互式终端之后，可以进行任意的查询分析
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
