开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

spark历史服务器中没有spark SQL作业的sql选项卡

Spark历史服务器是Spark提供的一个Web界面，用于监控和管理Spark应用程序的执行情况。它提供了各种选项卡，用于查看Spark应用程序的不同方面。

在Spark历史服务器中，如果没有看到Spark SQL作业的SQL选项卡，可能是由于以下原因：

Spark版本不支持：某些较早的Spark版本可能没有提供SQL选项卡。在这种情况下，您可以尝试升级到较新的Spark版本，以获得更完整的功能。
配置问题：可能是由于Spark配置文件中的某些设置导致SQL选项卡未显示。您可以检查Spark配置文件中与Spark SQL相关的配置项，确保它们被正确设置。
权限限制：如果您使用的是受限制的Spark历史服务器，可能是由于您的用户角色没有访问SQL选项卡的权限。您可以联系系统管理员或具有更高权限的用户，以获取有关权限设置的帮助。

无论出现上述哪种情况，您可以尝试以下解决方法：

升级Spark版本：如果您的Spark版本较旧，请考虑升级到最新版本，以获得更完整的功能和选项。
检查配置：仔细检查Spark配置文件中与Spark SQL相关的配置项，确保它们被正确设置。您可以参考Spark官方文档或相关文档来获取正确的配置设置。
联系管理员：如果您无法解决问题，请联系系统管理员或具有更高权限的用户，以获取帮助。他们可能需要检查您的权限设置或进行其他配置更改。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark计算引擎：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能AI：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Shark，Spark SQL，Spark上的Hive以及Apache Spark上的SQL的未来

特别是，Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。...Hive将SQL编译为可扩展的MapReduce作业，并且可以使用各种格式（通过其SerDes）。然而，它的性能并不理想。...许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...由于企业正在寻找能在企业环境中给予他们优势的方法，正在采用超越SQL提供的简单的汇总和向下钻取功能的技术。...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。

1.4K2 0

Spark SQL 快速入门系列(1) | Spark SQL 的简单介绍！

什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API...., 所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。

1K2 0

Spark2.x学习笔记：15、Spark SQL的SQL

15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...SQL的SQL的框架 ?...复制到Spark安装目录下的conf目录中。...该方法存在一个缺陷，如果HDFS或Hive的配置修改了，则需要手动修改Spark对应的配置文件。...第2种方法：在Spark配置文件中指定Hadoop配置文件目录（2）Spark SQL与Hive Metastore结合，直接使用spark.sql(“select … from table where

8678 0

Spark SQL 快速入门系列(8) | | Hive与Spark SQL的读写操作

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。...即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。...需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse ? 然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 二....插入结果并没有在hive中，而在本地中(默认情况下创建的数据是在本地) ? ? ? 3.2.1.2 通过参数修改数据库仓库的地址 1.

3.1K1 0

Spark的Streaming和Spark的SQL简单入门学习

特殊的Transformations 1.UpdateStateByKey Operation UpdateStateByKey原语用于记录历史记录，上文中Word Count示例中就用到了该特性。...、什么是Spark SQL？　　...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。 b、为什么要学习Spark SQL？　　...所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ c、Spark的特点：　　易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name

9249 0

Spark的HistoryServer不能查看到所有历史作业分析

1.问题描述 Spark的HistoryServer能正常查看之前的历史作业日志，但新提交的作业在执行完成后未能在HistoryServer页面查看。...] 3.将/user/spark/applicationHistory目录的所属组修改为supergroup，再次执行作业 | sudo –u hdfs hadoop dfs –chown spark...spark作业日志，但作业所属group为supergroup [nboguqbtj4.jpeg] sparkHistoryServer报异常，没有权限访问历史job目录 [zsffefb65h.jpeg...，导致所有用户作业的目录均为supergroup组，之前能正常查看的历史作业由于目录的所属组任为spark。.../user/spark/applicationHistory | |:----| [knkn3jzdi6.jpeg] 修改后所有历史作业均可正常查看 [oeihk2k8kp.jpeg] 醉酒鞭名马，少年多浮夸

3.9K8 0

Spark sql Expression的deterministic属性

举个例子： select a,b from testdata2 where a>2 and rand()>0.1 上面的代码中，rand表达式就是不确定的（因为对于一个固定的输入值的查询，rand得出的结果是随机的...该属性对于算子树优化中判断谓词能否下推等很有必要，举个例子：确定的表达式在谓词下推优化中的表现 select a,b from (select a,b from testdata2 where a>2...的deterministic属性默认是true（叶子节点没有children，因此children.forall(_.deterministic) 即Nil.forall(_.deterministic...SparkSql LogicalPlan的resolved变量 Spark sql 生成PhysicalPlan（源码详解）一文搞懂 Maven 原理 AstBuilder.visitTableName...详解从一个sql任务理解spark内存模型 Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) spark sql解析过程中对tree的遍历（源码详解）一文搞定Kerberos

1.1K2 0

Spark SQL在雪球的实践

Spark SQL在执行ORC和Parquet格式的文件解析时，默认使用Spark内置的解析器（Spark内置解析器效率更高），这些内置解析器不支持递归子目录的两项参数，并且也没有其它参数支持这一效果。...Spark权限和审计在Hive里面，我们继承了PasswdAuthenticationProvider实现了自定义的用户认证，通过集成Ranger实现了权限管控，而Spark开源版并没有完整的解决方案...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。...小文件问题为了提升计算速度，大数据计算引擎在计算时候都会采取并行处理，而Spark SQL在写入数据的时候是并行写入，并没有一个合并的过程。...通常在Hive中可以引入 hive.spark.mergefiles=true 来为hive的执行计划增加一个合并Job，但Spark SQL不支持这个做法。

2.8K2 0

Spark SQL的Parquet那些事儿

比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true.// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.import...元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...当spark 读取hive表的时候，schema一旦从hive转化为spark sql的，就会被spark sql缓存，如果此时表的schema被hive或者其他外部工具更新，必须要手动的去刷新元数据，...当设置为true的时候，parquet数据源会合并读取所有的parquet文件的schema，否则会从summary文件或者假如没有summary文件的话随机的选一些数据文件来合并schema。

2K5 1

Spark SQL中对Json支持的详细介绍

Spark SQL中对Json支持的详细介绍在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...dataset]') 在上面的例子中，因为我们没有显示地定义模式，Spark SQL能够自动地扫描这些JSON数据集，从而推断出相关的模式。

4.5K9 0

Spark SQL | 目前Spark社区最活跃的组件之一

Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark...DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...3.Thriftserver beeline客户端连接操作启动spark-sql的thrift服务，sbin/start-thriftserver.sh，启动脚本中配置好Spark集群服务资源、地址等信息...hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...如果hive的元数据存储在mysql中，那么需要将mysql的连接驱动jar包如mysql-connector-java-5.1.12.jar放到SPARK_HOME/lib/下，启动spark-sql

2.4K3 0

Spark Sql 源码剖析（一）：sql 执行的主要流程

本文基于 Spark 2.1，其他版本实现可能会有所不同之前写过不少 Spark Core、Spark Streaming 相关的文章，但使用更广泛的 Spark Sql 倒是极少，恰好最近工作中使用到了...，便开始研读相关的源码以及写相应的文章，这篇便作为 Spark Sql 系列文章的第一篇。...既然是第一篇，那么就来说说在 Spark Sql 中一条 sql 语句的主要执行流程，来看看下面这个简单的例子： val spark = SparkSession .builder() .appName...第3步是从 sql 语句转化为 DataFrame 的过程，该过程尚未执行 action 操作，并没有执行计算任务；第4步是一个 action 操作，会触发计算任务的调度、执行。...#sql 已经返回，并生成了 sqlDataFrame，但由于该 sqlDataFrame 并没有执行任何 action 操作，所以到这里为止，除了在 driver 端执行了上述分析的操作外，其实并没有触发或执行其他的计算任务

2K1 0

Spark SQL 中的array类的函数例子

需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...select name, string_agg(courses, ',') as coursesfrom studentgroup by name;踩坑1其实我先是在 Excel 中自己弄成了，结果没有注意...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list

5271 0

Spark SQL的Parquet那些事儿.docx

比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...2.在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true. // This is used to implicitly convert an RDD...6 元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...当spark 读取hive表的时候，schema一旦从hive转化为spark sql的，就会被spark sql缓存，如果此时表的schema被hive或者其他外部工具更新，必须要手动的去刷新元数据，...当设置为true的时候，parquet数据源会合并读取所有的parquet文件的schema，否则会从summary文件或者假如没有summary文件的话随机的选一些数据文件来合并schema。

1.1K3 0

Spark sql 是如何优化执行的

Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又包含逻辑优化和物理优化两个阶段。...为了把开发者的查询优化到极致，整个优化过程的运作机制设计得都很精密，因此我会用三讲的时间带你详细探讨。下图就是这个过程的完整图示，你可以先通过它对优化流程有一个整体的认知。...然后随着我的讲解，逐渐去夯实其中的关键环节、重要步骤和核心知识点，在深入局部优化细节的同时，把握全局优化流程，做到既见树木、也见森林。...val userFile: String = _ val usersDf = spark.read.parquet(userFile) usersDf.printSchema /** root |--...age", "userId") .filter($"age" < 30) .filter($"gender".isin("M")) val txFile: String = _ val txDf = spark.read.parquet

4011 0

Spark中SQL列和并为一行

在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...原表名字为 TABLE ，表中的部分原始数据为： +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +-------...-+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在 spark...中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions

1.6K3 0

Spark SQL中Not in Subquery为何低效以及如何规避

SQL在对not in subquery处理，从逻辑计划转换为物理计划时，会最终选择BroadcastNestedLoopJoin（对应到Spark源码中BroadcastNestedLoopJoinExec.scala...而Spark SQL中的BroadcastNestedLoopJoin就类似于Nested Loop Join，只不过加上了广播表（build table）而已。...虽然通过改写Not in Subquery的SQL，进行低效率的SQL到高效率的SQL过渡，能够避免上面所说的问题。...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...这里笔者给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。

2.1K2 0

0828-7.1.4-如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业

1.文档编写目的为什么CDH甚至最新的CDP中对于Spark SQL CLI或者JDBC/ODBC没有提供基于Spark Thrift Server的支持，参考Fayson之前的文章《0827-7.1.4...-如何在CDP中使用Spark SQL CLI》，在CDP中，Cloudera给出了新的解决方案Livy Thrift Server，它是对Spark Thrift Server的增强，支持JDBC/Thrift...通过Hive Warehouse Connector(HWC)，支持Spark SQL访问Hive3的内表，同时然Spark SQL支持基于Ranger的细粒度授权。...本文主要介绍如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业。...3.总结 1.在Livy中， Thrift Server默认是禁用的，可以使用Cloudera Manager来启用Thrift Server。

3.6K4 0

Spark SQL的几个里程碑！

本文讲讲Spark SQL的几个里程碑的更新升级。 1. spark 1.0.0诞生了Spark SQL 官方版本是spark 1.0.0引入的Spark SQL模块。...Spark 1.2.0诞生了ML机器学习库 Ml机器学习库是基于SchemaRDD的，后来的版本是基于Dataframe的，可以直接与Spark SQL进行交互。 ? 3....4. spark 1.6.0诞生了Dataset和SparkSession Spark 1.6的时候也是有了重大调整，增加了Dataset的概念,类似RDD，在享受Spark SQL执行引擎性能优化的同时允许用户使用自定义对象和...从自Spark 2.x依赖的更新状态来看，Spark SQL及Catalyst 优化器已经成为Spark框架努力的方向，主要体现在： 1)....答案是否定的！ Spark Core是Spark SQL的基石，所以很有必要掌握好Spark Core。

7863 0

Spark SQL是如何选择join策略的？

前言我们都知道，Spark SQL上主要有三种实现join的策略，分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。...Catalyst在由优化的逻辑计划生成物理计划的过程中，会根据org.apache.spark.sql.execution.SparkStrategies类中JoinSelection对象提供的规则按顺序确定...表如何被广播如果有某个表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数规定的值（默认值是10MB，可修改），那么它会被自动广播出去。对应代码如下。...当逻辑计划的数据量小于广播阈值与Shuffle分区数的乘积，即小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold * spark.sql.shuffle.partitions时...这个要求不高，所以Spark SQL中非小表的join都会采用此策略。

2.6K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭