Spark SQL metaData配置到Mysql】的更多相关文章

构造以spark为核心的数据仓库: 0.说明     在大数据领域,hive作为老牌的数据仓库比较流行,spark可以考虑兼容hive.但是如果不想用hive做数据仓库也无妨,大不了我们用spark建立最新的数据仓库.     sparkSQL的发展历程表明了,spark本身就可以做数据仓库,而不需要hive.sparkSQL作为数据仓库其元数据放到了Derby中,一般生产环境不会用Derby,而是使用     MySQL或者postgreSQL.本文就是要告诉读者,如何将sparkSQL的元数…
本文主要介绍如何为 spark sql 的 metastore 配置成 mysql . spark 的版本 2.4.0 版本 hive script 版本为 hive 1.2.2 mysql 为 5.7.18 mysql 的安装部署就不在这里介绍了. 首先为 mysql 的root 用户设置密码 mysql -uroot > set password= password('mysql'); 设置mysql 允许其他机器登录 > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'r…
一.IDEA装驱动: 1.下载一个MySQL的JDBC驱动:mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz2.在idea Open Moudle Settings 在 Moudle中   选Dependencies + JDC驱动的解压位置 选(mysql-connector-java-5.1.44-bin)这个就ok 二.程序: import java.util.Properties import com.sun.org.apache.xalan.internal.xsl…
0. 说明 Spark SQL 的配置基于 Spark 集群搭建  && Hive 的安装&配置 1. 简介 Spark SQL 是构建在 Spark Core 模块之上的四大模块之一,提供 DataFrame 等丰富 API,可以采用传统的 SQL 语句进行数学计算.运行期间,会通过 Spark 查询优化器翻译产物理执行计划,并行计算后输出结果.底层计算原理仍然采用 RDD 计算实现. 2. Spark 与 Hive 集成 2.1 在 Spark 配置目录下创建指向 [hive-…
Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…
目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu…
通过读取文件转换成DataFrame数据写入到mysql中 package com.zy.sparksql import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{Integ…
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序…
业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作…
Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH…