本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

首先谈一下关于hive和hbase的区别的疑问(完全不是一个东西): 本质上来说hive和hbase没什么关系,虽然都是表,查数据等,但是他们根本就不是一个层面的东西 hive就是一个rapduce的一个包装,hive就是将编写的sql转换成mapreduce任务 而hbase是什么呢?可以理解为是hdfs的一个包装,本质是数据存储的,一个nosql数据库,部署与hdfs之上的,目的是克服hdfs在随机读写上的缺点 你非得问hive和hbase有什么区别,那就相当于问mapreduce和hdfs

Hive配置与操作实践 @(Hadoop) 安装hive hive的安装十分简单,只需要在一台服务器上部署即可. 上传hive安装包,解压缩,将其配入环境变量. mysql的设置 在要作为元数据库的mysql服务器上建立hive数据库: #建立数据库 create database if not exists hive; #设置远程登录的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPT

hive是依赖于hdfs和yarn的一个数据仓库 数据库和数据仓库的区别: 数据库在存储数据的同时,允许实时的增删改查等操作 数据仓库在存储数据的同时还执行着计算和分析数据的工作,但是并不能实时的进行增删改等操作,如果 需要对数据进行更新则需要将数据下载下来更新之后再放入数据仓库中,是一次写入多次读取的过程 所以hive并不能取代mysql,mssql等数据库(不像hbase一样可以根据不同业务的需求取代那些传统数据 库),甚至可以将hive看成是一种数据挖掘工具,用来分析hdfs上的大数据 h

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(

SparkSQL简介 SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,Shark应运而生,但又因为Shark对于Hive的太多依赖(如采用Hive的语法解析器.查询优化器等等),2014年spark团队停止对Shark的开

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

本文转载于: http://5.quanpao.com/?p=561 使用CCEditBox需要启用扩展库既extension ,因此需要引入这个空间名 有两种方法, using namespace extension 或 宏定义  USING_NS_CC_EXT 在2.2.2版本中,不需要自己再额外引入包及连接器. 但是都需要引入头文件 #include “cocos-ext.h” CCEditBox 只能单行输入,可以输入明文及密码.自带了4个虚函数及一系列输入时的常用操作函数,并且跨平台实

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL

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

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活 动,并多次在Meetup中分享公司的Sp

连续两篇文章都聊了不同的存储格式,这篇我们继续深入来看看在存储格式的演变之上有什么新的"黑科技".华为公司在2016年开源了类parquet的列存格式:CarbonData,并且贡献给了Apache社区.CarbonData仅仅用了不到一年的时间就成功毕业,成为了Apache社区的顶级项目,CarbonData是首个由华人公司主导的Apache顶级项目,(来源自eBay的Kylin算是首个由华人主导的顶级开源项目)笔者这里还是要向华为的小伙伴们致敬,能够完成这样一个从0到1的突破. 本

第一 概论 1.spark的特点 适用多种不同分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理: spark提供了python,scale,java等接口 2.spark的组件 spark的底层组件包括:独立调度器,Hadoop YARN,Apache Mesos spark的内核包括:任务调度,内存管理,错误恢复,RDD spark的顶层包括:spark sql,spark streaming,mlib,graphx 第二 环境搭建 1.说明: spark是用scale语言编写的:运

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和 DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s

第4章 SparkSQL数据源 4.1 通用加载/保存方法 4.1.1 手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询. Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第六部分是讲的是Spark SQL和Beeline. Spark SQL是Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口. 一.在应用中使用Spark SQL 二.Spark SQL UDF VS. Hive UDF 三.Beeline 一.在应用中使用Spark SQL Spark SQL提供了一种特殊的RDD,叫作SchemaRDD.SchemaRDD是存放Row对象的RDD,每个Row对象代表一行记录.SchemaRDD还包含记

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

hive需要引入包时?该怎么引入? 一.hive-site.xml中的hive.aux.jars.path 此配置项对于hive server有效,但是是不会作用到hive shell.也就是说即使你在hive节点上配置了这一项,但是对于hive shell来说是无效的(为什么会这样?难道不是服务器配置了,所有的hive shell都能生效吗?搞不懂).但是在hive-site.xml的模板文件中找不到hive.aux.jars.path的配置,是不是hive正慢慢改变用户放弃配置此属性呢? 注