概述 ThriftServer相当于service层,而ThriftServer通过Beeline来连接数据库.客户端用于连接JDBC的Server的一个工具 步骤 1:启动metastore服务 ./sbin/start-thriftserver.sh 2:连接 [rachel@bigdata-senior01 spark--bin]$ ./bin/beeline Beeline version .spark2 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hiv

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 在使用spark连接mysql的过程中报错了,错误如下 08:51:32.495 [main] ERROR - Error loading factory org.apache.calcite.jdbc.CalciteJdbc41Factory java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/calcite/linq4j/QueryProvider at java.lang.ClassLoader.defi

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args

spark-2.4.2kudu-1.7.0 开始尝试 1)自己手工将jar加到classpath spark-2.4.2-bin-hadoop2.6+kudu-spark2_2.11-1.7.0-cdh5.16.1.jar # bin/spark-shell scala> val df = spark.read.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" ->

. 在学习期间,从未实践过在tomcat上配置连接池,今天终于实现一次,在tomcat玩了一把,不知道你是否现在有和我一样的困境.废话少说直接上代码   java  public static Connection getConnection_tomcat() { Connection conn = null; try { Context initCtx = new InitialContext(); Context ctx = (Context) initCtx.lookup("java:co

1.添加依赖 hadoop和mongodb的连接器 <dependency> <groupId>org.mongodb.mongo-hadoop</groupId> <artifactId>mongo-hadoop-core</artifactId> <version>1.4.2</version></dependency> java连接mongodb连接器 <dependency> <gro

spark 读取hive中的数据 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hiveContext = new HiveContext(sc) //hive中的feigu数据库中表stud_info scala> val stud_infoRDD = hiveContext.sql("select * fr

为了开发测试方便,想直接在 IDEA 里运行 Spark 程序,可以连接 Hive,需不是打好包后,放到集群上去运行.主要配置工作如下: 1. 把集群环境中的 hive-core.xml, hdfs-site.xml, core-site.xml 三个文件复制一份,放到 resource 目录下.网上有说只需要放 hive-core.xml 就可以了.我部署的是高可用的集群,只复制 hive-core.xml 会报错.三个都放就不会有问题了. 2. 在本机上解压 hadoop 的安装包,下载 w

UDP是一个无连接的协议,它没有像TCP中EOF之类的东西. 8.11 UDP的connect函数 除非套接字已连接,否则异步错误是不会反悔到UDP套接字的. 我们确实能够给UDP套接字调用connect,然而这样做的结果却与TCP连接不同的是没有三路握手过程.内核仅仅是检查是否存在马上可知的错误.记录对端的IP地址和port号,然后马上返回调用进程. 对于已连接UDP套接字,与默认的未连接UDP套接字相比,发生了三个变化. 事实上一旦UDP套接字调用了connect系统调用,那么这个UDP上的

Caused by: org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException: Table or view 'xxxx' not found.... hive-site.xml需要配置 hive.metastore.uris  并启动9083 thrift接口. <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://127.0.0

在所有master和slave上也要在spark/conf/spark-conf.sh里面设置driver的classpath,解决编译找不到driver的问题 http://www.iteblog.com/archives/1300 类似这样:  export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/iteblog/com/mysql-connector-java-5.1.3 spark-sql driver要到1.4以上 sbt: name := "hoursAv

MongoDB Connector for Spark Spark Connector Scala Guide spark-shell --jars "mongo-spark-connector_2.11-2.0.0.jar,mongo-hadoop-core-2.0.2.jar,mongo-java-driver-3.4.2.jar" import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.mongodb.spark._ import

from: https://www.digitalcitizen.life/connecting-windows-remote-desktop-ubuntu NOTE: This tutorial was created on Ubuntu 13.04 (Raring Ringtail). it is suit to ubuntu 16.04(2018/03 buxizhizhoum). Step 1: Enable Remote Desktop Connections on your Wind

设置连接超时和读取超时方法: RequestConfig config=RequestConfig.custom() .setConnectTimeout(10000) // 设置连接超时时间 10秒钟 .setSocketTimeout(10000) // 设置读取超时时间10秒钟 .build(); 我们先把连接时间设置为10毫秒,并访问一个香港地区的url,http://www.zhixuyuan.top 运行结果: 我们再把读取时间设置为10毫秒,测试 运行结果: 示例代码: impor

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

Hive客户端工具后续将使用Beeline 替代HiveCLI ,并且后续版本也会废弃掉HiveCLI 客户端工具,Beeline是 Hive 0.11版本引入的新命令行客户端工具,它是基于SQLLine CLI的JDBC客户端. Beeline支持嵌入模式(embedded mode)和远程模式(remote mode).在嵌入式模式下,运行嵌入式的Hive(类似Hive CLI),而远程模式可以通过Thrift连接到独立的HiveServer2进程上.从Hive 0.14版本开始,Beeli

-连接sparksql: cd /home/mr/spark/bin ./beeline !connect jdbc:hive2://hostname:port --切换数据库 use databaseName; --建表: create table tab_test( name string, age int, num1 double, num2 bigint, msg ) --最后一个字段后面不能有 ',' 号 ) partitioned by (p_age int,p_name strin

1-创建表 -- 内部表 create table aa(col1 string,col2 int) partitioned by(statdate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t': -- 外部表 create external table bb(col1 string, col2 int) partitioned by(statdate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED

1.修改配置hive-site.xml    hadoop core-site.xml限制---参考Hive记录-部署Hive环境 2.启动hadoop #sh /usr/app/hadoop/sbin/start-all.sh 3.jps查看五大进程是否齐全:NameNode  DataNode NodeManager ResourceManager SecondaryNameNode 4.启动hiveserver2服务 #hive --service hiveserver2 #netstat

HiveServer2是一个能使客户端针对hive执行查询的一种服务,与HiverServer1比较,它能够支持多个客户端的并发请求和授权的:HiveCLI 和 hive –e的方式比较单一,HS2允许远程客户端使用多种语言诸如Java,Python等向Hive提交请求,然后取回结果. $HIVE_HOME/bin目录下面的hiveserver2 由于配置了环境变量因此可以直接使用 nohup hiveserver2 1>/hiveserver2log/log.txt 2>/hiveserve