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

一.单机版本Spark安装 Win10下安装Spark2.2.1 1. 工具准备 JDK 8u161 with NetBeans 8.2: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-netbeans-jsp-142931.html spark: spark-2.2.1-bin-hadoop2.7: https://spark.apache.org/downloads.html winutils.exe:下载的是针对ha

为了既能远程连接spark  查看ui  又能本地练习  安装简单 去官网  http://spark.apache.org/downloads.html  选择对应版本下载 tar包 解压 tar -zxvf  spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz sbin/start-master.sh  启动master sbin/start-slave.sh   启动slave 正常启动了    在Web-Ui中查看  http://ip地址:8080/ 启动spark-shell

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

spark 2.1.1 beeline连接spark thrift之后,执行use database有时会卡住,而use database 在server端对应的是 setCurrentDatabase, 经过排查发现当时spark thrift正在执行insert操作, org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable protected override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {

当用beeline连接default后,通过use xxx切换到其他数据库,再退出, 再次使用beeline -u jdbc:hive2://hadoop000:10000/default -n spark连接到default,此时后台连接的其实还是xxx 测试步骤: 1.beeline -u jdbc:hive2://hadoop000:10000/default -n spark 2.create database demo; 3.use demo; 4.退出beeline 5.beelin

1. 首先安装Scala插件,File->Settings->Plugins,搜索出Scla插件,点击Install安装: 2. File->New Project->maven,新建一个Maven项目,填写GroupId和ArtifactId: 3. 编辑pom.xml文件,添加项目所需要的依赖: <properties> <scala.version>2.10.5</scala.version> <hadoop.version>2

java使用Redis连接池  jar包为 jedis-2.9.0.jar+commons-pool2-2.4.2.jar jar下载地址 package com.test; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; public class RedisUtil { //Redis服务器IP private

执行java调用scala 打包后的jar时候出现异常 /14 23:57:08 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory 15/04/14 23:57:23 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job

参见链接 https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/53266301 运行jar包: 将写好的项目打成jar,上传到服务器,进入SPARK_HOME的bin目录执行:spark-submit --class 类的全路径名 jar包路径

首先,我的代码是这样的 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object PvCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //获取SparkConf val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("PV-Count&

背景 产品经理想要实时查询一些指标数据,在新版本的APP上线之后,我们APP的一些质量指标,比如课堂连接掉线率,课堂内崩溃率,APP崩溃率等指标,以此来看APP升级之后上课的体验是否有所提升,上课质量是否有所提高,为下一步的APP升级做准备. 客户端埋点 1.0版本设计 流程 按照需求打点,如果想知道某一指标如进入教室成功率,点击进入教室这一动作上报数据,进入教室结果上报数据,同时上报课程id,用户id等属性. 缺点 埋点规范全靠Excel,产品经理编写Excel埋点文档,开发按照文档埋点,测试

Spark SQL主要提供了两个工具来访问hive中的数据,即CLI和ThriftServer.前提是需要Spark支持Hive,即编译Spark时需要带上hive和hive-thriftserver选项,同时需要确保在$SPARK_HOME/conf目录下有hive-site.xml配置文件(可以从hive中拷贝过来).在该配置文件中主要是配置hive metastore的URI(Spark的CLI和ThriftServer都需要)以及ThriftServer相关配置项(如hive.serve

使用spark submit进行任务提交,离线跑数据,提交后的一段时间内可以application可以正常运行.过了一段时间后,就抛出以下错误: org.apache.spark.SparkException: File ./myapplication.jar exists and does not match contents of http://10.28.139.44:33084/jars/myapplication.jar 然后application停止工作. 究其原因,是spark的w

1.找到spark安装目录 E:\spackLearn\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\jars 里面放的是spark的所有依赖jar包 2.从idea里面javalib导入即可调用里面的function

(一)通过JAVA连接SAP调用接口 (sapjco3.jar在Windows和MacOS上的配置) 一.sapjoc3.jar获取 由于sap官网提供的链接需要合作公司提供账号密码,如果商用请索要正确的用户名密码下载,如果只是想做测试使用,可以使用我这里提供的链接,资源失效请及时提醒我,谢谢 点击这里下载windows版 密码:1u0t 点击这里下载linux版 密码:7zuv 点击这里下载macOS版 密码:lafl 二.测试项目环境准备 新建项目 这个就不多谈了,直接上图,我这里新建了一个

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

本教程记录 spark 1.3.1 版本的thriftserver 的metastore 对接 postgresql postgresql 的编译,参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/4530925.html 一 启动postgresql 服务 1 首先需要将postgresql 的lib 加载到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中 export LD_LIBRARY_PATH=/opt/sequoiadb/lib:${LD_LIBRARY_PATH

Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架,oozie支持在它的调度中执行spark.在我的日常工作中,一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务,合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要. Spark Action 这个Action允许执行spark任务,需要用户指定job-tracker以及name-node.先看看语法规则: 语法规则 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns="uri

Spark-Eclipse开发环境WordCount 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 安装eclipse 解压eclipse-jee-mars-2-win32-x86_64.zip JavaWordcount 解压spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz 创建 Java Project-->Spark 将spark-2.0.0-bin-hadoop2.6下的jars里面的jar全部复制到Spark项目下的lib下 Add Build Path package com.

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas