目标：想要完成使用spark在windows的idea下操作hive（对hive中的表查询等）最终代码（java）：import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.Serializable;
/**
* Created by Administrator on 2017/4/3.
*/
public class SQLHive
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2023-08-21 17:06:55
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一、使用内置hiveps:需要注意内置hive是非常容易出现问题的1.先启动集群/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh2.进入到spark-shell模式/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell --master spark://hadoop01:707
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2023-09-20 06:22:43
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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>
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2023-08-29 13:57:06
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SparkSQL和Hive的整合，是一种比较常见的关联处理方式，SparkSQL加载Hive中的数据进行业务处理，同时将计算结果落地回Hive中。exampleidea新建项目,并把hive-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml文件下载到Resources文件夹下.读取数据object HiveDemo extends App{
private val se
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2023-08-20 13:45:17
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# Spark操作Hive配置教程
## 1. 简介
在使用Apache Spark进行分析和处理大数据时，经常需要与Hive进行交互。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言（HiveQL）来处理和分析大规模的结构化数据。本文将介绍如何在Spark中配置和使用Hive。
## 2. 整体流程
下面是配置和使用Spark操作Hive的整体流程，可以使
原创
2023-11-11 09:24:54
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Spark最主要资源管理方式按排名为Hadoop Yarn, Apache Standalone 和Mesos。此次使用的yarn模式部署。spark操作hive创建任务，需要将此任务提交。在经过多日查找资料和测试发现多数是提交本地，少有提交到远程yarn集群。发现提交到远程集群的是使用 Standalone模式部署的，这种模式可以指定ip及端口。因此在此次开发中是没有使用java程序提交spar
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2023-09-20 06:22:55
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上文讲解了deltalake 的update，delete及merge的基本操作。鉴于merge操作的复杂性，本文主要对其进行展开讲解。1.merge算子操作语法merge操作的sql表达如下：import io.delta.tables._import org.apache.spark.sql.functions._
DeltaTable.forPath(spark, "/data/event
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2024-02-27 22:17:12
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spark Hive表操作之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作。比如说一个修改表分区的操作一.使用HiveServer的方式val tblName = "hive_table"def dropPartitions(t...
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2015-09-28 10:32:00
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spark单机启动 spark-shell 集群启动/usr/local/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh提交任务 1.打包python环境:whereis python
# /usr/local/python3/zip -r py_env.zip py_env 2.spark提交 参考：pyspark打包依赖包&使用python虚拟环
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2024-09-08 06:41:37
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1.压缩格式有哪几种?lzo bzip2 snappy gzip zlib2.文件格式有哪些？file_format:
: SEQUENCEFILE
| TEXTFILE -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration)
| RCFILE -- (Note: Available in Hiv
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2024-08-14 18:24:10
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spark操作hive（可解决绝大部分的问题）、sparksql操作hive目标：想要完成使用spark在windows的idea下操作hive（对hive中的表查询等）最终代码（java）：import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.io.Serializable;
/**
* Created by Administrator
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2024-02-26 12:44:01
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# 使用 Spring 和 Spark Session 操作 Hive
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的计算框架，广泛用于数据处理和分析。而 Hive 则是构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，用于提供数据的查询和管理。本文将介绍如何使用 Spring 整合 Spark Session 来操作 Hive 数据仓库，并附带代码示例。
## 准备工作
在开始编码前，我
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。配置步骤如下： 1、启动hive的元数据服务 [root@master apache-hive-1.2.2-
原创
2021-07-31 15:43:55
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转换操作能够从已有的RDD得到新的RDD一：一元转换操作1：map首先创建rdd1，其中含有整数1~9；对rdd1中的每个元素执行乘2操作，得到新的元素rdd2scala>val rdd1=sc.parallelize(1 to 9 ,3)scala>val rdd2=sc.rdd1.map(x >= x*2)scala>rdd1.collectscala>rdd2.
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2023-10-11 12:09:52
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<一>Hive on Spark运行环境搭建楔子Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不
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2023-08-29 13:56:18
235阅读
# Spark操作Hive需要配置什么
## 1. 简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，支持在内存中进行大规模数据处理。而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。在Spark中操作Hive可以充分利用Spark的内存计算能力和Hive的数据存储优势。
在使用S
原创
2023-10-18 11:46:41
208阅读
一、最终需求：预测，在test里面的用户，下一个订单会购买哪些商品比如： user3，已经有了5月5号的订单（不公开）来评测模型的 我们有的是5月4号之前的历史数据 我们需要预测，通过历史(5月4号之前订单数据)，预测这个用户5月5号买了什么1、数据准备：a、在hive中创建orders订单外部表 b、在hive中创建products商品外部表 c、在hive中创建priors(order_pro
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2024-07-31 09:45:43
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此前，我已经搭建了 hive on spark, 不 准确说 是 spark on hive, 我可以在spark 中愉快得玩耍 hive,这也符合我当时得需求：hive on spark集群环境搭建然而，通过hive客户端连接，hive 使用spark 引擎时，却报了 我无法解决得错误：hive on spark异常Failed to create Spark client for Spark
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2024-02-20 13:58:40
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一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
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2023-08-04 23:24:57
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供稿 | eBay ADI-Carmel Team作者 | 金澜涛编辑 | 顾欣怡本文7309字，预计阅读时间22分钟导读本文介绍eBay Carmel团队利用Delta Lake，使Spark SQL支持Teradata的Update/Delete语法。主要从源码角度介绍了CRUD操作的具体实现和优化，以及delta表的管理工作。希望对同业人员有所启发和帮助。摘要大数据处理技
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2024-03-14 08:37:25
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