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spArk访问hivE需要哪些jAr

cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句: val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...

MySQL命令行导出数据库: 1,进入MySQL目录下的bin文件夹:cd MySQL中到bin文件夹的目录 如我输入的命令行:cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 4.1\bin (或者直接将windows的环境变量path中添加该目录) 2,导出数据库:mysqldump -u 用户...

使用Scala写一个测试代码: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { println("hello world") } } 就把这个Test视为类,项目组织结构如: 然后设置编译选项: 然后在项目文件夹下面可以找到编译好的Jar包: 复制到Spark指定的目...

使用 hiveContext, 如果是使用mysql存储元数据的话, 还需要将hive的配置文件放在spark的项目下面。 1. 拷贝$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml和hive-log4j.properties到 $SPARK_HOME/conf/ 2. 在$SPARK_HOME/conf/目录中,修改spark-env.sh,添加...

使用Scala写一个测试代码: object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { println("hello world") } } 就把这个Test视为类,项目组织结构如: 然后设置编译选项: 然后在项目文件夹下面可以找到编译好的Jar包: 复制到Spark指定的目...

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库,我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。 在这里由于我的Spark是自动安装和部署的,因此需要知道CDH将hive-site....

1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库,我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。 在这里由于我的Spark是自动安装和部署的,因此需要知道CDH将hive-site....

创建 SQLContext Spark SQL 中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类, 创建一个 SQLContext 的所有需要仅仅是一个 SparkContext。 使用 Scala 创建方式如下: val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext =...

前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。 cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句: val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...

Spark SQL解决了这两个问题。 第一,Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配...

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