一:使用 1.实质 提供JDBC/ODBC连接的服务 服务运行方式是一个Spark的应用程序,只是这个应用程序支持JDBC/ODBC的连接, 所以:可以通过应用的4040页面来进行查看操作 2.启动服务 3.配置(已经被隐含) 1. 配置thriftserver2的ip地址和端口号 修改hive-site.xml文件 hive.server2.thrift.port=10000 hive.server2.thrift.bind.host=localhost 2. 集成Hive环境(类似Spark

thriftserver和beeline的简单配置和使用启动thriftserver: 默认端口是10000 ,可以修改 $ ./${SPARK_HOME}/sbin/start-thriftserver.sh --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 同样需要通过 --jars 传入mysql驱动启动beeline beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000

我们知道在Spark中可以通过start-thriftServer.sh 来启动ThriftServer,之后并可以通过beeline或者JDBC来连接并执行Spark SQL.在一般的Spark应用中,通常并不希望另外起一个服务进程,自然就要问:可以在Spark dirver program里启一个嵌入式的ThriftServer吗? 答案是Yes.要启动ThriftServer,首先需要HiveContext,并且需要在Spark中已经configure好了Hive.通过启动HiveCont

spark可以作为一个分布式的查询引擎,用户通过JDBC的形式无需写任何代码,写写sql就可以实现查询啦,spark thriftserver的实现也是相当于hiveserver2的方式,并且在测试时候,即可以通过hive的beeline测试也可以通过spark bin/下的beeline,不管通过哪个beeline链接,都要指定spark thriftserver的主机和端口(默认是10000),比如 beeline> !connect jdbc:hive2://host_ip:port sp

即日起开始spark源码阅读之旅,这个过程是相当痛苦的,也许有大量的看不懂,但是每天一个方法,一点点看,相信总归会有极大地提高的.那么下面开始: 创建sparkConf对象,那么究竟它干了什么了类,从代码层面,我们可以看到我们需要setMaster啊,setAppName啊,set blabla啊...等等~ val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("TopActiveLocations&qu

1:首先配置hive-site.xml <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:postgresql://192.168.56.103:5432/sparksql</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.Co

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca

<property><name>hive.metastore.uris</name><value></value><description>Thrift uri for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description></property> <property>&l

http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/39288715 2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布.笔者立即下载.编译.部署了Spark1.1.0.关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 .       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),

我们这里用一个简单的小功能来演示一下如何使用springboot集成thrift 这个功能是,判断hdfs路径存在. 1.先解决依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency&

1.环境说明: HDP 2.4 V3 sandbox hue 4.0.0 2.hue 4.0.0 编译及安装 地址:https://github.com/cloudera/hue/releases/tag/release-4.1.0(也许是发版这弄错了吧,连接是4.1.0,内容版本是4.0.0) 2.1 修改%HUE_CODE_HOME%/hue/maven/pom.xml版本,如下: <hadoop-mr1.version>2.7.1</hadoop-mr1.version> &

提交Spark Application到环境中运行spark-submit \--name SQLContextApp \--class com.imooc.spark.SQLContextApp \--master local[2] \/home/hadoop/lib/sql-1.0.jar \/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json 注意:1)To use a

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c

一.Hbase搭建: 二.理论知识介绍: 1Hbase介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制,因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案. 11.来源比对(hbase由谷歌公司BigTable参考而来) 项目 Hbase BIgTable 文件存储

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)

一.Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 并且用的是$HIVE_HOME/bin/hive,liunx命令运行客户端   这个时候需要下载spark的源码并且要重新编译,一个不支持hive的版本.   步骤:1.下载spark1.4.1的源码https://github.com/apache/spark/tree/v1.4.1 并解压 2.使用编译命令:./make-distribution

spark jdbc分支源码下载地址 https://github.com/apache/spark/tree/branch-1.0-jdbc 编译spark jdbc  ./make-distribution.sh --hadoop 2.3.0-cdh5.0.0 --with-yarn --with-hive --tgz 环境搭建 参照spark环境搭建: 在$SPARK_HOME/conf下添加hive-site.xml的配置文件(指定元数据存放的mysql信息): 拷贝mysql驱动包到$

Table of Contents 1 代码结构 2 StateStore 3 Scheduler 4 impalad启动流程 5 Coordinator 6 ExecNode 7 PlanFragmentExecutor 1 代码结构 service: 连接前端,并接受client的请求 runtime: 运行时需要的类,包括coordinator, datastream, mem-pool, tuple等 exec: ExecNode,执行节点 expr: 表达式求值 transport:

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来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a