下载了spark 1.4,执行spark-shell时遇到以下错误: java.net.UnknownHostException: UKON-M-Q0EP: UKON-M-Q0EP: nodename nor servname provided, or not known at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1473) 这并非spark特有的错误,而是Mac上使用java常见的一个问题,是application在查询主机相应

1.分析SparkSQL出现的原因,并简述SparkSQL的起源与发展. SparkSQL出现是因为关系数据库已经不能满足各种在大数据时代新增的用户需求.首先,用户需要在不同的结构化和非结构化数据中执行各种操作.其次,用户需要执行像机器学习和图像处理等等高级分析,在实际应用中,也经常需要融合关系查询和分析复杂算法.而SparkSQL正好可以弥补这个缺陷. 起源 在三四年前,Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择,负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业.鉴于Hive的性能以

最近在客户中使用spark sql 做一些表报处理,但是在做数据关联时,老是遇到 “correlated scalar subqueries must be aggregated” 错误 举一个例子,这个sql 在oracle 或者 postgresql 都是可以正常运行的,但是在spark sql 就会报错“correlated scalar subqueries must be aggregated” SELECT A.dep_id, A.employee_id, A.age, (SELEC

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

Spark SQL 1.3 参考官方文档:Spark SQL and DataFrame Guide 概览介绍参考:平易近人.兼容并蓄——Spark SQL 1.3.0概览 DataFrame提供了一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的渠道,通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家,无论是善用R的数据科学家,惯用SQL的商业分析师,还是在意效率和实时性的统计工程师. 以一个常见的场景 -- 日志解析为例,有时我们需要用到一些额外的结构化数据(比如做IP和地址的映射),通常这样的

本文主要介绍如何为 spark sql 的 metastore 配置成 mysql . spark 的版本 2.4.0 版本 hive script 版本为 hive 1.2.2 mysql 为 5.7.18 mysql 的安装部署就不在这里介绍了. 首先为 mysql 的root 用户设置密码 mysql -uroot > set password= password('mysql'); 设置mysql 允许其他机器登录 > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'r

引言 Apache Spark 2.2 以及以上版本提供的三种 API - RDD.DataFrame 和 Dataset,它们都可以实现很多相同的数据处理,它们之间的性能差异如何,在什么情况下该选用哪一种呢? RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API.从根本上来说,一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理. 在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子 在某种抽象层面来说,使用

SQL Server的AlwaysOn错误19456和41158 最近在公司搞异地数据库容灾,使用AlwaysOn的异地节点进行数据同步,在搭建的过程中遇到了一些问题 软件版本 SQL Server2014 Windows2012R2 网络环境 两个机房,一个机房是一个网段,另一个机房是另一个网段,也就是两个子网,两个网段,但是在同一个域中,而且使用了VPN AlwaysOn是支持多子网的,在跨机房,多子网环境有几个地方需要注意 1.在搭建过程中需要把异地节点的投票权去掉,这个在搭建过程中没有遇

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

在最新的master分支上官方提供了Spark JDBC外部数据源的实现,先尝为快. 通过spark-shell测试: import org.apache.spark.sql.SQLContext val sqlContext = new SQLContext(sc) import sqlContext._ val TBLS_JDBC_DDL = s""" |CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls |USING org.apache.spark.s

1.几种缓存数据的方法 例如有一张hive表叫做activity 1.CACHE TABLE //缓存全表 sqlContext.sql("CACHE TABLE activity") //缓存过滤结果 sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached as select * from activity where ...") CACHE TABLE是即时生效(eager)的,如果你想等到一个action操作再缓存数据可以使用C

Spark SQL CLI描述 Spark SQL CLI的引入使得在SparkSQL中通过hive metastore就可以直接对hive进行查询更加方便:当前版本中还不能使用Spark SQL CLI与ThriftServer进行交互. 使用Spark SQL CLI前需要注意: 1.将hive-site.xml配置文件拷贝到$SPARK_HOME/conf目录下: 2.需要在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中的SPARK_CLASSPATH添加jdbc驱动的jar

背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我

前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD (2)Parquet File (3)JSON Dataset (4)By running Hive

已经Spark Submit 2013哪里有介绍Spark SQL.就在很多人都介绍Catalyst查询优化框架.经过一年的发展后,.今年Spark Submit 2014在.Databricks放弃Shark 发育.和开关Spark SQL.是Shark继承了Hive太多,优化出现了瓶颈.如图: 今天把Spark最新的代码签了下来.測试了一下: 1.编译SparkSQL -bash-3.2$ git config --global http.sslVerify false -bash-3.2$

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.

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

最近加入一个Spark项目,作为临时的开发人员协助进行开发工作.该项目中不存在测试的概念,开发人员按需求进行编码工作后,直接向生产系统部署,再由需求的提出者在生产系统检验程序运行结果的正确性.在这种原始的工作方式下,产品经理和开发人员总是在生产系统验证自己的需求.代码.可以想见,各种直接交给用户的错误导致了一系列的事故和不信任.为了处理各类线上问题,大家都疲于奔命.当工作进行到后期,每一个相关人都已经意气消沉,常常对工作避之不及. 为了改善局面,我尝试了重构部分代码,将连篇的SQL分散到不同的方

现在的spark sql编程通常使用scala api 以及 java api的方式,相比于直接使用 spark sql语句,spark api灵活很多,毕竟可以基于dataset以及rdd两种方式进行操作,不过spark sql的坑就有点多了. 1,getClass.getResourceAsStream这个类,网上通常说的是不加"/"是从当前包读取,加了"/"是从根class路径读取,但是根路径并不是在idea或者文件下看到的诸如src/main/resourc