基于Non-SBT方式 创建一个Scala IDEA工程 我们使用Non-SBT的方式，点击“Next” 命名工程，其他按照默认 点击“Finish”完成工程的创建 修改项目的属性 首先修改Modules选项 在src下创建两个文件夹，并把其属性改为source 下面修改Libraries 将Spark开发需要的jar包导进来 加入后： 导入包完成后，在工程的scala下面创
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2023-09-06 12:55:09
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1、配置hadoop环境并且制定 VM 2、配置
hive的依赖包<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-
hive_2.11</artifactId>
<version>2.3.
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2023-06-12 21:24:46
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文章目录1.理论2.配置1.理论Hive通过Metastore存储元数据元数据包含用Hive创建的datab
原创
2022-12-03 00:07:28
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目录Hive on Spark与SparkSQLSpark 内存配置spark动态分配Hive Hive on Spark与SparkSQLHive是Hadoop中的标准SQL引擎，也是最古老的引擎之一。Hive on Spark为我们立即提供了Hive和Spark的所有巨大优势。它最初是作为数据仓库（DW）工具构建的，现在它具有轻松交换执行引擎的功能，因此更具吸引力。简而言之，使用Hive o
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2023-07-13 16:57:21
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## Spark Hive连接：实现大数据处理和查询的有效方式
在进行大数据处理和查询时，Spark和Hive是两个非常流行的工具。Spark是一个快速的通用计算引擎，而Hive是一个数据仓库工具，可以对大规模数据进行查询和分析。连接Spark和Hive可以实现更高效的数据处理和查询，本文将介绍如何在Spark中连接Hive，并提供一些示例代码。
### 为什么需要连接Spark和Hive？
原创
2024-05-06 06:35:00
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在一般的java 项目 以及 现在特别火的大数据分析项目中 ，用到数据库以及数据库资源池 连接的事情 是在稀松平常不过的了 。今天就简单的梳理下 这是一个怎样的过程：我们按照代码的调度顺序审视下 ：Comment ，我们是从Spark 数据分析做demo 展开的 ：第一，假设读写数据库一定是从业务层面发出的 ，那么就应该有以下代码这是我们众多代码中的最后一步 ，写数据到数据
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2023-09-21 09:49:15
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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
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# Spark 连接 Hive Kerberos 的完整指南
在大数据生态系统中，Spark 和 Hive 是两种非常流行的技术。通常情况下，企业为了安全性，会使用 Kerberos 进行身份验证。本文将详细介绍如何使用 Spark 连接到使用 Kerberos 身份验证的 Hive。
## 整体流程
在连接 Spark 到 Hive 的过程中，我们可以将工作流程分为几个关键步骤。以下是实现
原创
2024-10-04 05:42:08
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## Spark连接Hive失败解决方案
在使用 Spark 进行数据分析时，经常需要与 Hive 进行交互，但有时候会遇到连接 Hive 失败的问题。本文将介绍一些常见的连接 Hive 失败的原因，并提供相应的解决方案。
### 问题描述
当尝试在 Spark 程序中连接 Hive 时，可能会遇到以下错误信息：
```
Caused by: java.sql.SQLException:
原创
2023-08-27 07:26:41
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在我的项目经验中，连接 Apache Spark 到 Hive 是一个常见的需求，能够让我们在大数据环境中高效地查询和处理数据。然而，在实际操作中，我们可能会遇到各种问题和挑战。为了系统地记录和解决这些问题，我整理了一些关键的策略和流程，包括备份策略、恢复流程、以及如何处理灾难场景等。
## 备份策略
为了确保数据的安全性，我制定了详细的备份策略。这包括周期性的备份计划以及数据存储的方式。使用
在大数据领域中，Apache Spark与Hive的结合为数据分析带来了高效的解决方案。本文将深入探讨如何通过Kerberos实现Spark与Hive的安全连接，确保数据交互的安全性。接下来，我将详细记录下这个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用等内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的万无一失。以下是所需的前置依赖安装和资源评估。
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Spark整合Hive整合hive元数据metadataHive 的 MetaStore 是一个 Hive 的组件而 Hive 的 MetaStore 的运行模式有三种Hive开启元数据服务如果没有添加下面这一段,启动spark会报错启动hive元数据服务同时需要加载其他配置,包括HDFS测试 整合hive元数据metadataMetaStore, 元数据存储SparkSQL 内置的有一个 Me
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2023-10-05 14:50:28
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在windows的idea执行spark程序出现异常问题错误提示： id not find winutils.exe: {} java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset.解决： 原因是因为缺少一些hadoop支持，需要下载一些资源配置之
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2023-11-12 14:30:42
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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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本教程记录 spark 1.3.1 版本的thriftserver 的metastore 对接 postgresql 一 启动postgresql 服务1 首先需要将postgresql 的lib 加载到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中export LD_LIBRARY_PATH=/opt/sequoiadb/lib:${LD_LIBRARY_PATH}我这里直接
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2023-09-18 09:29:16
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目录配置解析阶段总结1：执行获取连接阶段总结2：其他参数driver、url、username、passwordmybatis封装了jdbc的加载驱动和建立连接，并把连接池化以保证高效率访问数据库。配置一般用mybatis时，我们只需如下配置即可<environments default="development">
<environment id="developmen
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2024-01-10 13:37:08
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Hive体系结构Hive有2个服务端守护进程：Hiveserver2：支撑JDBC访问，Thrift服务。MetaStore Server：支撑访问元数据库的服务。Hive内核结构Complier：编译器，编译hql语法。Optimizer：优化hql代码，产生最优执行计划。通过explain select …查看执行计划。Executor：执行最终转化的类(MRjob)。Hive用户接口用户接口
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2023-07-04 09:46:29
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# 使用IDEA连接远程Hive
Apache Hive是一个数据仓库软件，它提供了数据查询和分析的功能，通常用于处理大规模的结构化数据。通过Hive，用户可以使用类似SQL语言的HiveQL查询来处理存储在Hadoop中的数据。本文将介绍如何通过IntelliJ IDEA连接到一个远程Hive实例，并演示基本的操作。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已安装以下软件并进行正确配置：
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