1.spark与Hive结合起来

    前提:当你spark的版本是1.6.1的时候,你的Hive版本要1.2.1,用别的版本会有问题

    我们在做的时候,Hive的版本很简单,我们只需要解压缩,告诉他Hive的源数据在哪里即可

    1.首先我们进入/conf/hive-site.xml文件,进行修改jdbc的配置

    

      则此时这个IP要改为only的vm1下的那个IP,不能改为自己无线网络的IP

    2.进入bin:./bin/hive

      执行成功,会自动创建hive这个库

      hive中创建person表

      切记:在此之前,由于我们的mysql的字符集编码是utf-8,则我们要是用hive,则就要使用latin1

      alter databases hive character set latin1

    3.建表

      create table person(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by ","

    4.从hdfs导入数据

      load data inpath "hdfs://192.168.109.136:9000/person/person.txt" into table person

      此时上面的操作报

      Please check that values for params "default.name" and "hive.metastore.warehouse.dir" do

      not conf 是由于namenode的不一致

      此时修改为weekday01正确

      load data inpath "hdfs://weekday01:9000/person/person.txt" into table person

      

      select * from person

      

      select * from person order by id desc此时这个就会调用集群上的mapReduce

      

      不过这个样子有点慢,我们可以使用spark来进行计算

Spark&Hive结合起来的更多相关文章

  1. Spark(Hive) SQL中UDF的使用(Python)

    相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内 ...

  2. Spark(Hive) SQL数据类型使用详解(Python)

    Spark SQL使用时需要有若干“表”的存在,这些“表”可以来自于Hive,也可以来自“临时表”.如果“表”来自于Hive,它的模式(列名.列类型等)在创建时已经确定,一般情况下我们直接通过Spar ...

  3. [Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子

    [Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive h ...

  4. [Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动:

    [Spark][Hive]Hive的命令行客户端启动: [training@localhost Desktop]$ chkconfig | grep hive hive-metastore 0:off ...

  5. Spark记录-源码编译spark2.2.0(结合Hive on Spark/Hive on MR2/Spark on Yarn)

    #spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark- ...

  6. Spark(Hive) SQL中UDF的使用(Python)【转】

    相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内 ...

  7. spark hive结合杂记(hive-site.xml)

    1.下载spark源码,在spark源码目录下面有个make-distribution.sh文件,修改里面的参数,使编译后能支持hive,修改后执行该文件.(要预先安装好maven才能编译). 2.将 ...

  8. Spark&Hive:如何使用scala开发spark访问hive作业,如何使用yarn resourcemanager。

    背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.m ...

  9. spark hive 结合处理 把多行变成多列

    原数据格式 : gid       id      score a1        1       90 a1        2      80 a1       3      79 a1       ...

  10. Hadoop+HBase+Spark+Hive环境搭建

    杨赟快跑 简书作者 2018-09-24 10:24 打开App 摘要:大数据门槛较高,仅仅环境的搭建可能就要耗费我们大量的精力,本文总结了作者是如何搭建大数据环境的(单机版和集群版),希望能帮助学弟 ...

随机推荐

  1. 绘图之Canvas学习

    一  Canvas的用法   博客:http://blog.taorenjia.com/?p=237    1.drawCircle(float cx, float cy, float radius, ...

  2. 易客CRM-3.0.4 (OpenLogic CentOS 6.5)

    平台: CentOS 类型: 虚拟机镜像 软件包: apache1.3.8 centos6.5 mysql5.1.72 php5.2.17 commercial crm linux 服务优惠价: 按服 ...

  3. c++为什么定义了析构函数的类的operator new[]传入的参数会多4字节?

    问题:   在网上看人写了这么一段代码: class A { public: A() { std::cout<<"call A constructor"<< ...

  4. server 2008 64位安装Rational错误

    Administrator has detected that this is a terminal server session.Administrator does not support run ...

  5. 如果有反向代理的情况下,获取最原始的IP的办法

    HttpContext.Current.Request.ServerVariables["HTTP_X_FORWARDED_HOST"];

  6. bzoj1150 [CTSC2007]数据备份

    Description 你在一家 IT 公司为大型写字楼或办公楼(offices)的计算机数据做备份.然而数据备份的工作是枯燥乏味的,因此你想设计一个系统让不同的办公楼彼此之间互相备份,而你则坐在家中 ...

  7. python 面向对象(一)--类(class)和实例(Instance)

    面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可 ...

  8. Java解析Excel工具类(兼容xls和xlsx)

    依赖jar <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml&l ...

  9. git优点缺点(简单介绍)

    什么是Git Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统. Git是免费.开源的 最初Git是为辅助 Linux 内核开发的,来替代 BitKeeper 作者 Linux和Git之父李纳斯·托沃兹( ...

  10. 大数据(1)初始hadoop

    1.hadoop模型如下: (上图为Hadoop1.x的布局) (Hadoop2.x较Hadoop1.x,多了YARN) Hadoop框架,是一个庞大的生态系统. 或者我们可以这样理解: 可以把整个体 ...