数据质量平台基于定义好的数据稽核和数据质量规则,生成Spark SQL并提交运行到HDP 3.1.5集群的Spark 2.3.2上。Spark 通过以下方式之一获取某Hadoop集群上Hive表的数据:
tar xivf apache-hive-3.1.2-bin -C /opt/hive/
下载文件mysql-connector-java-5.1.43.jar放到hive/lib下
Hive Metastore作为元数据管理中心,支持多种计算引擎的读取操作,例如Flink、Presto、Spark等。本文讲述通过spark SQL配置连接Hive Metastore,并以3.1.2版本为例。
之前专门写过一篇CarbonData的文章;由CarbonData想到了存储和计算的关系。可惜碍于时间问题到现在才开始真正的尝试。
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
这周真的是忙出天际,趁这会儿下班,赶紧补补文档,之前有说要整整血缘这块儿,源码都看好了,但没有展示的地方。
解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 到/usr/local/src下,并且将其重命名为hive
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是,如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark,它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
在 使用Spark读取Hive中的数据 中,我们演示了如何使用python编写脚本,提交到spark,读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中,在读取完数据后,通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算,并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
1 下载Spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz http://spark.apache.org/downloads.html 📷 2 解压缩 [root@sk1 ~]tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt 3 进入spark根目录 [root@sk1 ~]# cd /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/ [root@sk1 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7]# ls bin derby
Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift,Spark Thrift的缺陷,以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况,参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
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当我们的数据采集到hdfs层上之后,我们就开开始对数据进行建模以便后来分析,那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
1.自从spark2.0.0发布没有assembly的包了,在jars里面,是很多小jar包
3 复制hive-default.xml.template,得到一份hive-site.xml
Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql版本支持的参数。
最近将整个架构升级到spark 2.0.0之后,发现一个问题,就是每次进行hive --service metastore启动的时候,总是会报一个小BUG。 无法访问/home/ndscbigdata/soft/spark-2.0.0/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录。 而这一行究竟是怎么回事,网上没有任何有关的资料。 没办法,只好一步一步分析,终于找到问题的症结。 其主要的原因是:在hive.sh的文件中,发现了这样的命令,原来初始当spark存在的时候,进行spa
CarbonData已经发布了1.0版本,变更还是很快的,这个版本已经移除了kettle了,使得部署和使用 变得很简单,而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。
GettingStarted - Apache Hive - Apache Software Foundation
作为依赖Spark的三个数据湖开源框架Delta,Hudi和Iceberg,本篇文章为这三个框架准备环境,并从Apache Spark、Hive和Presto的查询角度进行比较。主要分为三部分
这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊,毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= =
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成,Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求,Fayson本文使用的是Hive2.2.0版本做测试,具体版本的
从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包, 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
Apache Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档,并且支持多种语言,包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。当前Hive与SparkSQL已经支持查询Hudi的读优化视图和实时视图。所以理论上Zeppelin的notebook也应当拥有这样的查询能力。
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
老版本文档:http://spark.apache.org/docs/1.6.1/
一, Spark的运行模式讲解 Spark运行模式有很多种,本文主要是将local,Standalone,yarn。因为平时生产中用的最多的也是yarn,所以,我们后面也重点讲解基于yarn的。其实,原因很简单,集群服务角色越多,越难运维,所以,统一调度系统,也是降低运维难度,减少故障源。 1, local模式 这种模式,主要是用来简单的逻辑验证类的,也可以进行对Spark应用进行debug。实际生产中我们可以用client模式进行验证性测试。使用方法很简单,我们只需要指定Master
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》,《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》,《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark2.1的Thrift及spark-sql
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作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用,总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
首先到官方下载官网的hadoop2.7.7,链接如下 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 找网盘的hadooponwindows-master.zip 链接如下 https://pan.baidu.com/s/1VdG6PBnYKM91ia0hlhIeHg 把hadoop-2.7.7.tar.gz解压后 使用hadooponwindows-master的bin和etc替换hadoop2.7.7的bin和etc
相信作为 Spark 的粉丝或者平时工作与 Spark 相关的同学大多知道,Spark 3.0 在 2020 年 6 月官方重磅发布,并于 9 月发布稳定线上版本,这是 Spark 有史以来最大的一次 release,共包含了 3400 多个 patches,而且恰逢 Spark 发布的第十年,具有非常重大的意义。
http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 (1)提前安装好scala的版本,我这里是2.11.7 (2)下载spark-1.6.0源码,解压进入根目录编译 (3)dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件,修改对应的hadoop,hbase,hive的版本 执行编译支持hive功能的spark (4)mvn -Pyarn
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
大数据环境安装和配置(Hadoop2.7.7,Hive2.3.4,Zookeeper3.4.10,Kafka2.1.0,Flume1.8.0,Hbase2.1.1,Spark2.4.0等)
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本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
1 假设Hadoop已经安装并配置正确,MySQL已经正确安装 2 为支持Hive的多用户多会话需求,需要使用一个独立的数据库存储元数据。 这里选择MySQL存储Hive的元数据,现在为Hive创建元数据库: mysql> create database hive; mysql> create user 'hive' identified by '123456'; mysql> grant all privileges on *.* to 'hive'@'%' with grant option; f
win10安装Hadoop3.0.0:https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105927625
下载 mysql-connector-java-5.1.47.jar ,添加到 lib目录下
直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
本文的安装参照《Hive 0.12.0安装指南》,内容来源于官方的:GettingStarted,将Hive 1.2.1安装在Hadoop 2.7.1上。本文将Hive配置成Server模式,并且使用MySQL作为元数据数据库,远程连接MySQL。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:
直接通过MapReduce来对存储在Hadoop HDFS上的数据进行查询和分析比较繁琐而且还需要编程。Hive是一个数据仓库系统,构建在HDFS之上,它提供了类似SQL的语法(HQL),可以将HQL翻译成MapReduce作业进行查询,使得对数据的管理和检索更为便利。
CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift,因为spark-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包,导致CDH用户没法使用JDBC的方式连接Spark并使用Spark SQL。Apache Spark 1.6之后spark-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了,而恰好 CDH5.13 的 spark也是 1.6,所以可以直接使用Apache Spark 1.6 之后的spark-assembly jar替换CDH的。
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