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presto,dremio,spark-sql与ranger的整合记录
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presto,dremio,spark-sql与ranger的整合记录
dremio,spark-sql,presto和ranger的整合 当前,ranger没有现成的插件来管理dremio,spark-sql,presto. 暂时使用的方法是新建一个用户,如presto可以创建一个presto用户,然后在ranger中对presto用户赋予hive,hdfs的访问权限. 尤其是在hive doas权限开启的时候,一定要把对应的hdfs的权限也分配一下. 然后使用presto用户来启动presto的worker,cordinaor进程,这样提交的查询都是使用这个用户…
深入研究Spark SQL的Catalyst优化器(原创翻译)
Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F…
SQL数据分析概览——Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto+druid
转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.…
48、Spark SQL之与Spark Core整合之每日top3热点搜索词统计案例实战
一.概述 1.需求分析 数据格式: 日期 用户 搜索词 城市 平台 版本 需求: 1.筛选出符合查询条件(城市.平台.版本)的数据 2.统计出每天搜索uv排名前3的搜索词 3.按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数,倒序排序 4.将数据保存到hive表中 ###数据 keyword.txt 2018-10-1:leo:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo1:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo2:water:b…
Hive、Spark SQL、Impala比较
Hive.Spark SQL.Impala比较 Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介 Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其…
Spark SQL 之 DataFrame
Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) 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. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…
Spark SQL 官方文档-中文翻译
Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running…
Spark SQL源代码分析之核心流程
/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,并且发展速度异常迅猛,究其原因,个人觉得有下面2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样能够应用于多种任务,流处理,批处理,包含机器学习里都能够引入Sql. 2.效率:由于Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spa…
大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析 + Spark SQL 概述、解析 、数据源、实战 + 执行 Spark SQL 查询 + JDBC/ODBC 服务器
第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…
Spark学习之Spark SQL
一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py…