Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift,Spark Thrift的缺陷,以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况,参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
这是一个复杂的历史,基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候,Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬,随着时间的推移,Hive的代码被逐渐替换,直到几乎没有原始的Hive代码保留。
而我们在产品开发过程中,可能需要用到spark-sql来进行数据加工,本文就采用脚本的方式,调用spark-shell来进行数据的处理,执行需要的sql语句。
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为什么CDH甚至最新的CDP中对于Spark SQL CLI或者JDBC/ODBC没有提供基于Spark Thrift Server的支持,参考Fayson之前的文章《0827-7.1.4-如何在CDP中使用Spark SQL CLI》,在CDP中,Cloudera给出了新的解决方案Livy Thrift Server,它是对Spark Thrift Server的增强,支持JDBC/Thrift Server,安全与容错。通过Hive Warehouse Connector(HWC),支持Spark SQL访问Hive3的内表,同时然Spark SQL支持基于Ranger的细粒度授权。本文主要介绍如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业。
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1. 在$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml文件中添加下面的属性
直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
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安装流程可借鉴此处,同理spark安装也可借鉴此处 具体参考:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/
Spark SQL on Hive是Shark的一个分支,是HIVE执行分析引擎的一个重要利器。在Spark 1.5.1的时候,可以非常简单地在spark shell中进行Hive的访问,然而到了Spark 1.5.2时,发现进入Spark Shell的时候,总是出现报错,其原因总是无法访问hive的metastore,从而无法进行各种操作,相当的烦人的。 看了说明,说是要配置hive thrift服务,然而总是报各种失败! 困扰了很多天,终于搞定了。于是在这边将过程写下来。
Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎,而 Hive 则是一个数据仓库工具,它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。
在 2019 年 1 月份的时候,我们发表过一篇博客 SparkSQL在有赞大数据的实践,里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进,以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上,最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家。
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift,因为spark-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包,导致CDH用户没法使用JDBC的方式连接Spark并使用Spark SQL。Apache Spark 1.6之后spark-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了,而恰好 CDH5.13 的 spark也是 1.6,所以可以直接使用Apache Spark 1.6 之后的spark-assembly jar替换CDH的。
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spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
cxzl25,携程高级软件技术专家,关注数据领域生态建设,对分布式计算和存储、调度等方面有浓厚兴趣,Apache Kyuubi PMC Member,Apache Celeborn / ORC Committer。
网易在Spark多租户方面的工作,这个项目叫做Kyuubi(该项目的开源地址: https://github.com/netease-bigdata/kyuubi https://github.com/yaooqinn/kyuubi),实际上是类似于HiveSever2的程序。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
新粉请关注我的公众号 我很久没写大数据的东西了,最主要的原因是因为我不知道写啥。这个领域里面还在发生着很多事情,但是有深度的,有意义的事情不多,有趣的事情也不多。 最近看到了Apache Kyuubi这个项目,应该严格的说是Apache Kyuubi(incubating)。项目还在孵化器中,并没有升级成为Apache的正式项目。 这是一个挺有趣的项目,所以我打算来写写。 我花了一点时间去了解这个项目的实际情况,发现这个项目是由网易开源的,还是有点吃惊。 Kyuubi是一个什么项目呢?我们用它自己的英文
很多人吐槽StreamingPro构建实在太麻烦了。看源码都难。然后花了一天时间做了比较大重构,这次只依赖于ServiceFramework项目。具体构建方式如下:
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来,所以Hive提供的所有功能(数据分析交互式方式)都支持,文档:http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下,任务队列中只会有一个TaskSetManager,而通过多线程提交多个Job时,则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下,谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前,Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
Spark 的一个组件,用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式,可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark 基于 Hive 项目,使用 Hive 的元数据存储和查询语法,并基于Hive进行了性能优化和扩展。
Spark SQL模块从发展来说,从Apache Hive框架而来,发展历程:Hive(MapReduce)-> Shark (Hive on Spark) -> Spark SQL(SchemaRDD -> DataFrame -> Dataset),所以SparkSQL天然无缝集成Hive,可以加载Hive表数据进行分析。
T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台,拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性,T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖,提供强有力的业务支撑。而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言,平台的技术门槛是另一种挑战。如果能将平台的能力统合,并不断地优化和迭代,让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用,数据生产力将可以得到进一步的提升。
最近在学习Doris FE源码,按照Doris官网开发者手册下载源码时,出现了很多问题,比如Jar包无法加载、编译项目报错、Thrift 插件无法引用等等,导致卡壳时间太久,所以总结如下经验分享给大家,避免大家在同样问题花大量时间去解决。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
作者在实际工作中调研了Iceberg的一些优缺点和在各大厂的应用,总结在下面。希望能给大家带来一些启示。
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554
将hive的hive-site.xml文件拷贝到spark/conf文件夹中,默认情况下其端口使用的是和hive的thriftserver2端口一样的,所以可以在hive-site.xml中修改使用的thrift端口。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
本文介绍了如何使用Spark SQL来读取和写入Hive数据表,并介绍了Spark SQL对Hive元数据的操作。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。
Hive Metastore (HMS) 是一种服务,用于在后端 RDBMS(例如 MySQL 或 PostgreSQL)中存储与 Apache Hive 和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive 和其他服务共享元存储。与 HMS 的连接包括 HiveServer、Ranger 和代表 HDFS 的 NameNode。
本篇博客,博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行…话不多说,直接上车!
之前专门写过一篇CarbonData的文章;由CarbonData想到了存储和计算的关系。可惜碍于时间问题到现在才开始真正的尝试。
例:ALTER TABLE ‘test’.’tab_a’ SET TIFLASH REPLICA 2
随着大数据处理结果的实时性要求越来越高,越来越多的大数据处理从离线转到了实时,其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。
在了解 HiveServer2 之前我们先来了解一下 HiveServer1(或者称之为 HiveServer)。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:
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