寻找hadoop、hive、spark对应版本

时间: 2023-04-18 13:01:01 浏览: 54
以下是Hadoop、Hive、Spark的对应版本： Hadoop： - Hadoop 1.x：0.20.x - Hadoop 2.x：2.2.x、2.4.x、2.6.x、2.7.x、2.8.x、2.9.x、2.10.x Hive： - Hive 0.13.x：Hadoop 1.x、Hadoop 2.x - Hive 1.x：Hadoop 2.x - Hive 2.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x Spark： - Spark 1.x：Hadoop 1.x、Hadoop 2.x - Spark 2.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x - Spark 3.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x 注意：以上版本仅供参考，具体版本需根据实际情况选择。
相关问题

hive hadoop对应版本

以下是Hadoop、Hive、Spark的对应版本： Hadoop： - Hadoop 1.x：0.20.x - Hadoop 2.x：2.2.x、2.4.x、2.6.x、2.7.x、2.8.x、2.9.x、2.10.x Hive： - Hive 0.13.x：Hadoop 1.x、Hadoop 2.x - Hive 1.x：Hadoop 2.x - Hive 2.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x Spark： - Spark 1.x：Hadoop 1.x、Hadoop 2.x - Spark 2.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x - Spark 3.x：Hadoop 2.x、Hadoop 3.x 注意：以上版本仅供参考，具体版本需根据实际情况选择。

hadoop(hdfs、yarn、hbase、hive和spark等)默认端口表

### 回答1： Hadoop是一个由Apache基金会开源的大数据处理框架，包含多个组件，每个组件都有默认的端口号。下面是hadoop各组件的默认端口表： 1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）： - NameNode端口：50070 - SecondaryNameNode端口：50090 - DataNode端口：50075 2. YARN（Hadoop资源调度系统）： - Resource Manager Web界面：8088 - ResourceManager Scheduler端口：8030 - ResourceManager通信端口：8031 - Node Manager通信端口：8040 - Node Manager Web界面：8042 3. HBase（Hadoop数据库）： - Master端口：16000 - Master Web界面：16010 - RegionServer端口：16020 - RegionServer Web界面：16030 4. Hive（Hadoop数据仓库工具）： - HiveServer2端口：10000 - JDBC服务端口：10001 - Web界面端口：9999 5. Spark（分布式计算框架）： - Master Web界面：8080 - Master通信端口：7077 - Worker通信端口：8581 需要注意的是，这些端口都是默认设置，如果其中某些端口已被占用，需要修改配置文件中的端口号，并重启对应的服务。 ### 回答2： Hadoop是一个由Apache基金会开发的，用于分布式存储和处理大数据的开源软件框架。它主要包括HDFS、YARN、HBase、Hive和Spark等组件。这些组件在使用过程中，都会使用到一些默认端口。下面我来逐一介绍这些组件的默认端口表。 1. HDFS： HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它用于存储海量的数据。它的默认端口是8020和50070。 - 8020：这是HDFS的RPC端口，用于处理与客户端的请求。 - 50070：这是HDFS的Web服务端口，用于向用户展示文件系统的整体状态。 2. YARN： YARN是Hadoop的资源管理系统，可以让用户在一个集群中运行各种应用程序。它的默认端口是8088和8030。 - 8088：这是YARN的Web服务端口，用于向用户展示集群整体的状态。 - 8030：这是YARN的RPC端口，用于处理与客户端的请求。 3. HBase： HBase是非关系型数据库，主要用于存储海量的结构化数据。它的默认端口是2181和16010。 - 2181：这是ZooKeeper服务的默认端口，HBase需要使用ZooKeeper来进行协调和管理。 - 16010：这是HBase的Web服务端口，用于向用户展示集群整体的状态。 4. Hive： Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以让用户将结构化数据映射到Hadoop上进行分析。它的默认端口是10000。 - 10000：这是Hive的Thrift服务端口，用于与客户端进行交互。 5. Spark： Spark是一种快速而通用的计算引擎，可以支持Hadoop以外的数据处理。它的默认端口是7077和8080。 - 7077：这是Spark的Master的RPC端口，用于管理集群资源。 - 8080：这是Spark的Web服务端口，用于向用户展示集群整体的状态。 以上就是Hadoop（HDFS、YARN、HBase、Hive和Spark等）默认端口表，希望对大家了解Hadoop组件默认端口有所帮助。 ### 回答3： Hadoop是一个分布式计算框架，由HDFS、Yarn、HBase、Hive和Spark等组件构成。每个组件都有不同的功能和默认端口。以下是Hadoop各组件的默认端口表： 1. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。默认端口是9000。 2. Yarn Yarn是Hadoop的资源管理器，用于分配集群中的资源以及管理作业。默认端口是8088。 3. HBase HBase是一个非关系型数据库，用于存储海量数据并提供实时随机读写操作。默认端口是16010。 4. Hive Hive是一个数据仓库工具，用于处理大规模数据集。默认端口是10000。 5. Spark Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，主要用于数据处理和机器学习。默认端口是7077。 以上是Hadoop各组件的默认端口表，当然也可以根据配置文件进行修改。在使用Hadoop时，需要注意端口的使用和防火墙配置，确保能够正常地访问和使用各组件。

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spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg和spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz

### 回答1： spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz和spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz是Apache Spark开源项目提供的两种软件包。它们都是用于在分布式计算环境中进行大规模数据处理和分析的工具。 spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz包含了Apache Spark的二进制文件以及Hadoop分布式文件系统的依赖库。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了分布式存储和处理大规模数据的能力。如果你计划在Hadoop集群上运行Spark应用程序，那么你应该选择这个软件包。 spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz是一个独立的Spark软件包，没有包含Hadoop依赖库。如果你已经在你的系统上配置了Hadoop环境，或者你想在其他分布式文件系统上运行Spark应用程序，那么你可以选择这个软件包。 在选择软件包时，你应该根据你的需求和环境来决定。如果你已经有了Hadoop环境并且想在上面运行Spark应用程序，那么应该选择spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz。如果你只是想在单机或其他分布式文件系统上运行Spark应用程序，那么可以选择spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz。 ### 回答2： spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg和spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz是Apache Spark的不同版本的压缩文件。 spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg是包含了Apache Hadoop版本3.x的已编译的Apache Spark版本。Apache Spark是一个开源的分析引擎，用于处理大规模数据计算和分析。它支持并行处理，能够在大规模集群上进行分布式计算任务的执行。而Apache Hadoop是一个用于处理大数据的开源框架，它提供了分布式存储和计算的能力。因此，当使用spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg时，可以方便地在与Hadoop版本3.x兼容的环境中使用Apache Spark，并且可以充分利用Hadoop的优势。 spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz是不包含Apache Hadoop的已编译Apache Spark版本。这个版本适用于用户已经在集群中安装了独立的Hadoop环境，或者希望使用其他版本的Hadoop的情况。通过使用spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz，用户可以自由选择与他们的Hadoop环境兼容的Spark版本，并且可以更容易地进行集成和调试。 总之，spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg和spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz是Apache Spark的不同版本的压缩文件，分别适用于已安装了Hadoop版本3.x的环境和希望使用其他版本Hadoop或已有独立Hadoop环境的用户。用户可以根据自己的需求选择对应的版本进行安装和使用。 ### 回答3： spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg 和 spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz 是两个版本的 Apache Spark 软件包。 spark-3.3.0-bin-hadoop3.tg 是一个含有 Hadoop 的 Apache Spark 软件包。Hadoop 是一个用于处理大规模数据的开源框架，它提供了分布式存储和计算的能力。这个软件包的目的是为了与 Hadoop 3.x 版本兼容，它包含了与 Hadoop 的集成以及针对分布式存储和计算的优化。如果你想要在已经安装了 Hadoop 3.x 的集群上使用 Apache Spark，这个软件包将是一个好的选择。 另一方面，spark-3.3.0-bin-without-hadoop.tgz 是一个不包含 Hadoop 的 Apache Spark 软件包。这个软件包主要用于那些已经在集群中运行了其他的大数据处理框架（如 Hadoop、Hive 等）的用户。如果你的集群已经配置好了其他的大数据处理框架，而且你只需要 Spark 的计算引擎，那么这个软件包会更加适合你。 无论你选择哪个软件包，它们都提供了 Apache Spark 的核心功能，例如分布式计算、内存计算、数据处理、机器学习等。你可以根据你的实际需求和环境选择合适的软件包进行安装和配置。

IDEA集成hive

在IDEA中集成Hive，需要进行以下步骤： 1. 停止Hive服务并配置hive-site.xml文件。在hive-site.xml文件中，设置hive.zookeeper.quorum和hbase.zookeeper.quorum的值为HBase的ZooKeeper地址，例如192.168.180.147。 2. 将HBase的lib目录下的所有文件复制到Hive的lib目录下，确保不覆盖已有的文件。 3. 在代码中导入相关的Spark和Hive的包，并创建SparkSession对象。设置HADOOP_USER_NAME为master，配置SparkSession的相关参数，如设置Spark的master为local\[*\]，设置spark.sql.warehouse.dir为Hive的数据仓库目录，启用Hive支持。然后可以执行Hive的SQL语句，如执行"show databases"来展示数据库。 4. 在IDEA中操作HBase数据库时，需要添加HBase的依赖。在pom.xml文件中添加hbase-client和hbase-server的依赖，指定对应的版本号。 5. 配置log4j，确保日志输出正常。 以上是在IDEA中集成Hive的一般步骤。具体的操作可以根据实际情况进行调整和配置。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [HBaseAPI——IDEA操作HBase数据库&HBase与Hive的集成](https://blog.csdn.net/Helen_1997_1997/article/details/129395854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [idea中Spark操作Hive](https://blog.csdn.net/m0_63086929/article/details/127775928)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

如何编写 Scala 工程代码，将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中 对应表 table1 中。...

### 回答1： 以下是实现该需求的 Scala 代码示例： scala import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet} import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.{DDLTask, Utilities} import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.{Hive, HiveException, Partition} import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.{BaseSemanticAnalyzer, ParseUtils} import org.apache.hadoop.hive.ql.plan.{DDLWork, LoadTableDesc} import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoFactory import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils.TypeSearchParameters import org.apache.hadoop.io.Text import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType} import scala.collection.JavaConversions._ object MySQLToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("MySQLToHive") .enableHiveSupport() .getOrCreate() // 设置 MySQL 连接信息 val mysqlUrl = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/mysql_database" val mysqlUser = "mysql_username" val mysqlPassword = "mysql_password" // 设置 Hive 目标表信息 val hiveDatabase = "hive_database" val hiveTable = "table1" // 获取 MySQL 最新数据 val mysqlDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", mysqlUrl) .option("dbtable", s"(SELECT * FROM $hiveDatabase.$hiveTable WHERE update_time > (SELECT MAX(update_time) FROM $hiveDatabase.$hiveTable)) AS tmp") .option("user", mysqlUser) .option("password", mysqlPassword) .load() // 获取 Hive 表结构信息 val hiveTableSchema = spark.sql(s"DESCRIBE $hiveDatabase.$hiveTable") .select("col_name", "data_type") .collect() .map(row => StructField(row.getString(0), TypeInfoUtils.getTypeInfoFromTypeString(row.getString(1)).getTypeName)) val hiveTableStructType = StructType(hiveTableSchema) // 将 MySQL 数据写入临时目录 mysqlDF.write .format("csv") .option("header", "false") .mode(SaveMode.Overwrite) .save(s"/tmp/$hiveDatabase/$hiveTable") // 获取 Hive 数据库和表的元数据 val hiveConf = new HiveConf() val hive = Hive.get(hiveConf) val db = hive.getDatabase(hiveDatabase) val table = db.getTable(hiveTable) // 创建 Hive 表对应的临时表 val tempTableName = s"${hiveTable}_temp" val tempTablePath = new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName") val tempTable = new Table(table) val tempTableDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath, tempTableName, tempTable, null, true, null, null, false, false) Utilities.copyTableSchemaToTableDesc(table, tempTableDesc) val tempTableDDL = DDLTask.getCreateTableStatement(tempTableDesc) spark.sql(tempTableDDL) // 加载临时表数据到 Hive 表 val tempTablePartition = new Partition(db.getTable(hiveTable), null) val tempTableLoadDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath.toString, table.getDbName, table.getTableName, Array(tempTablePartition), true) Utilities.addInputsForEmptyPartition(tempTableLoadDesc, List(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName/part-00000"))) val tempTableLoadWork = new DDLWork(new java.util.ArrayList[LoadTableDesc](), new java.util.ArrayList[DDLTask]()) tempTableLoadWork.add(tempTableLoadDesc, null) Utilities.loadPartition(hiveConf, tempTableLoadWork, true, null) // 删除临时目录 val fs = FileSystem.get(hiveConf) fs.delete(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase"), true) // 更新 Hive 表的元数据 val newSchema = StructType(table.getAllCols.map(col => StructField(col.getName, TypeInfoFactory.stringTypeInfo.getTypeName))) val serdeProperties = Map("field.delim" -> ",", "serialization.format" -> ",", "line.delim" -> "\n") val tableProperties = table.getParameters val newTableSchema = ParseUtils.parseColumns(newSchema) val newTable = new Table(table.getDbName, hiveTable, table.getOwner, table.getInputFormatClass, table.getOutputFormatClass, newTableSchema, Nil, serdeProperties, table.isTemporary) newTable.setCreateTime(table.getCreateTime) newTable.setLastAccessTime(table.getLastAccessTime) newTable.setRetention(table.getRetention) newTable.setPartitionKeys(table.getPartitionKeys) newTable.setTableType(table.getTableType) newTable.setParameters(tableProperties) try { db.alterTable(hiveTable, newTable) } catch { case e: HiveException => e.printStackTrace() } // 关闭 SparkSession spark.stop() } } 该代码实现了以下功能： 1. 从 MySQL 数据库中获取最新的数据。 2. 将最新数据写入到 Hive 表对应的临时目录。 3. 创建 Hive 表对应的临时表，并将临时目录中的数据加载到临时表。 4. 根据临时表的元数据更新 Hive 表的元数据。 5. 删除临时目录。 需要注意的是，该代码实现了增量抽取的逻辑，只会抽取 MySQL 中更新时间大于 Hive 中最近更新时间的数据。另外，该代码仅适用于非分区表，如果需要抽取分区表的数据，需要稍作修改。 ### 回答2： 编写 Scala 工程代码将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应表 table1，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，需要确保已经在 Scala 工程中引入所需的依赖库，如 MySQL 驱动和 Hive 驱动。 2. 在 Scala 工程中建立 MySQL 和 Hive 的连接，分别创建对应的连接对象。 3. 通过 MySQL 连接对象，执行增量查询语句，查询 MySQL 中 table1 表中的新增或更新数据。可以使用某个字段（如时间戳或增量ID）进行增量查询，只获取最新的数据。 4. 将查询结果存储在 Scala 的数据结构中，如 List 或 DataFrame。 5. 通过 Hive 连接对象，将 Scala 中的数据结构写入到 ods 库中的 table1 表中。可以使用 Hive 的写入 API 进行数据写入操作。 6. 在写入数据之前，可以先检查 ods 库中的 table1 表是否存在，如果不存在则可以先创建该表。 7. 若表已存在，可以根据需求选择是否先清空表中的数据，再进行插入操作。可以使用 Hive 的 TRUNCATE TABLE 或 DELETE 语句进行数据清除。 8. 最后，关闭 MySQL 和 Hive 的连接。 通过以上步骤，即可在 Scala 工程中编写代码将 MySQL 库中 table1 表的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应的 table1 表中。 ### 回答3： 要编写Scala工程代码将MySQL库中表table1的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表table1中，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，通过Scala编写一个MySQL的数据源连接器，用于连接MySQL数据库，设置数据库连接参数，包括数据库URL、用户名、密码等。 2. 创建一个Hive数据源连接器，用于连接Hive数据库，同样设置连接参数。 3. 使用Scala编写一个增量抽取函数，用于查询MySQL表table1中的最新数据。 4. 编写一个定时任务，用于定期执行增量抽取函数。可以使用定时调度框架如Quartz或者Akka Scheduler进行任务调度。 5. 在增量抽取函数中，可以使用MySQL的时间戳字段或者自增ID字段来判断数据的增量。首次运行时，可以抽取全部数据，并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。 6. 之后的增量抽取过程中，根据上一次抽取的最新记录的时间戳或者ID，查询MySQL表table1中大于该时间戳或者ID的数据，并将新增的数据插入到Hive的ods库的table1中。 7. 更新最新记录的时间戳或者ID，用于下次增量抽取。 8. 编写日志记录函数，用于记录增量抽取的过程中的日志信息，方便跟踪和排查问题。 9. 编写异常处理代码，处理异常情况，如数据库连接失败、数据抽取失败等情况。 10. 对于大量数据的增量抽取，可以考虑并行处理，使用Scala的并发特性进行优化，提高抽取效率。 通过以上步骤，编写的Scala工程代码可以实现MySQL表table1数据的增量抽取，并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。

sparkcore（一）：spark简介和运行环境的搭建

Spark是一个开源的分布式计算框架，可以用于大规模数据处理、机器学习、图形处理等多种场景。它支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python等，同时也提供了丰富的API和工具，方便用户进行数据处理和分析。 要搭建Spark的运行环境，首先需要安装Java和Scala。然后，可以从Spark官网下载对应版本的安装包，并解压到指定目录。接着，需要配置环境变量，将Spark的bin目录添加到PATH中，以便在命令行中使用Spark相关命令。 搭建好Spark的运行环境后，就可以开始使用Spark进行数据处理和分析了。可以使用Spark自带的交互式Shell，也可以编写Spark应用程序进行开发。同时，Spark还支持与Hadoop、Hive等其他大数据技术的集成，可以更加灵活地处理和分析数据。

cdh6.3.2 spark-submit 提交作业到 yarn

### 回答1： 要将作业提交到CDH6.3.2的YARN集群上，需要使用以下命令： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class <main-class> <application-jar> <application-arguments> 其中，<main-class>是你的应用程序的主类，<application-jar>是你的应用程序的jar包路径，<application-arguments>是你的应用程序的参数。 例如，如果你的应用程序的主类是com.example.MyApp，jar包路径是/path/to/myapp.jar，应用程序需要传递两个参数arg1和arg2，则提交作业的命令如下： spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.example.MyApp /path/to/myapp.jar arg1 arg2 提交作业后，Spark将在YARN集群上启动应用程序，并将日志输出到YARN的应用程序日志中。你可以使用YARN的命令行工具或Web UI来监视应用程序的运行状态和日志输出。 ### 回答2： 在CDH6.3.2框架中，使用spark-submit命令可以将作业提交到YARN资源管理器，实现分布式部署执行作业的功能。 具体步骤如下： 1. 在终端中使用spark-submit命令，指定主类名、执行参数等信息。 例如： bash spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-executors 3 \ --driver-memory 4g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 2 \ /path/to/examples.jar 100 --class参数指定执行的主类名，对应的jar文件已经上传至HDFS上。 --master参数指定使用YARN作为资源管理器，--deploy-mode参数指定执行模式为集群模式。 --num-executors参数指定申请的Executor个数。 --driver-memory参数指定Driver进程需要使用的内存大小，同样可以指定Executor进程的内存和核数。 2. 执行以上命令后，YARN资源管理器会为任务分配相应的资源，并启动作业执行。 3. 可以通过YARN界面查看作业的运行状况，包括Container的个数、启动时间、资源使用情况等。 4. 执行完成后，可以在日志文件和任务的输出目录中查看作业的输出结果。 总的来说，通过spark-submit命令提交作业到YARN非常方便，只需指定相应的参数即可实现作业的分布式部署，提高执行效率并节省时间。 ### 回答3： CDH 6.3.2 是包含了 Hadoop、Hive、Spark 等组件的大数据平台。要提交 Spark 作业到 YARN 集群，需要使用 spark-submit 命令。 首先，要确保已经安装了 CDH 6.3.2 和 Spark。然后，在本地编写好 Spark 作业代码，并上传到集群中的一个路径。 接下来，通过以下命令提交 Spark 作业： spark-submit \ --class com.example.YourMainClass \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 4 \ --executor-memory 4g \ --executor-cores 2 \ /path/to/your/spark/job.jar \ arg1 arg2 其中，--class 参数指定主类，--master yarn 表示使用 YARN 集群作为 Spark 的资源管理器，--deploy-mode client 表示客户端模式， --num-executors、--executor-memory 和 --executor-cores 分别是设定 Spark 应用程序执行所需的 executor 数量、每个 executor 占用的内存和 CPU 核心数量。/path/to/your/spark/job.jar 是你上传的 Spark 作业包的路径，arg1 和 arg2 是你的应用程序所需要的参数。 提交成功后，Spark 应用程序就会在 YARN 上执行，输出结果会被打印到标准输出中或者存储到指定路径。 需要注意的是，提交的 Spark 作业路径和参数是相对于 YARN 集群上的路径和参数，而不是本地路径和参数。另外，如果采用了集群管理工具 Cloudera Manager 管理 CDH 6.3.2，也可以通过其提供的界面来提交 Spark 作业，更加方便快捷。

使用scala语言通过idea使sparksql与hive建立连接时产生的一些问题和解决方法。

使用scala语言通过idea连接sparksql和hive时，可能会遇到以下问题： 1. ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf 这个问题是因为缺少hive的依赖包，需要在pom.xml文件中添加以下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>2.3.7</version> </dependency> 2. java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.get() 这个问题是因为hive的版本不兼容，需要使用与hive版本对应的spark-hive依赖包。例如，如果使用的是hive 2.3.7，则需要在pom.xml文件中添加以下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.4.7</version> </dependency> 3. java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient 这个问题是因为缺少hive的配置文件，需要将hive-site.xml文件放置在classpath下。可以在项目的resources目录下创建一个hive-conf文件夹，并将hive-site.xml文件放置在其中。 以上是连接sparksql和hive时可能遇到的一些问题和解决方法。

怎么查看spark使用的metastore是哪一个？

可以通过以下步骤查看spark使用的metastore： 1. 登录到Spark集群的主节点上，打开spark-shell或者使用spark-submit提交一个应用程序。 2. 在spark-shell或者应用程序中输入以下代码： scala val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) hiveContext.sql("show tables").show() 这个命令会列出当前使用的metastore中的所有表。 3. 查看输出结果中的INFO日志，可以看到spark使用的metastore的URL地址。如果使用的是Hive Metastore，会输出metastore thrift地址。例如： +------------+---------+ | tableName|isTemporary| +------------+---------+ |sample_table| false| +------------+---------+ 20/11/05 16:18:46 INFO HiveMetaStore: 0: Opening raw store with implementation class:org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore ... 20/11/05 16:18:50 INFO HiveMetaStore: 0: Get schema version result={ version=2.3.0, ... 20/11/05 16:18:50 INFO HiveMetaStore: 1: New partition added to metadata {partitionName=dt=20201105, ... 20/11/05 16:18:50 INFO HiveMetaStore: 1: Completed partition metadata refresh on default.sample_table 在这个例子中，可以看到Spark使用的metastore是Hive Metastore，地址是默认的thrift地址（通常是localhost:9083）。 如果使用的是其他类型的metastore，例如AWS Glue或Databricks Metastore，输出结果会显示对应的URL地址。

spark sql无法对各种不同的数据源进行整合

实际上，Spark SQL 可以对各种不同的数据源进行整合，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、Hadoop 生态系统中的各种数据存储系统等。Spark SQL 提供了多种数据源 API，可以让用户方便地读取和写入不同的数据源。 例如，如果要读取关系型数据库中的数据，可以使用 JDBC 数据源 API。Spark SQL 提供了 jdbc 方法，可以通过 JDBC 驱动连接关系型数据库，并将表格数据读取为 DataFrame。以下是读取 MySQL 数据库中的数据为 DataFrame 的示例： // 定义 JDBC 连接属性 val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/test" val jdbcUser = "root" val jdbcPassword = "password" // 读取 MySQL 数据库中的数据为 DataFrame val df = spark.read .format("jdbc") .option("url", jdbcUrl) .option("dbtable", "table_name") .option("user", jdbcUser) .option("password", jdbcPassword) .load() 类似地，如果要读取 NoSQL 数据库中的数据，可以使用对应的数据源 API，例如读取 Cassandra 数据库中的数据为 DataFrame，可以使用 cassandra 数据源 API： // 定义 Cassandra 连接属性 val cassandraHost = "localhost" val cassandraPort = "9042" val cassandraKeyspace = "keyspace_name" // 读取 Cassandra 数据库中的数据为 DataFrame val df = spark.read .format("org.apache.spark.sql.cassandra") .option("spark.cassandra.connection.host", cassandraHost) .option("spark.cassandra.connection.port", cassandraPort) .option("keyspace", cassandraKeyspace) .option("table", "table_name") .load() 除了上述数据源外，Spark SQL 还支持从 Hadoop 生态系统中的各种数据存储系统中读取数据，例如读取 HBase、Hive、Parquet、Avro 等数据为 DataFrame。同时，Spark SQL 还支持通过编写自定义的数据源插件来扩展支持的数据源。

MapReduce基础编程实验结果及结论

作为一个AI语言模型，我无法执行编程实验。但是，我可以简单介绍一下MapReduce的基本原理和应用场景，以及常见的MapReduce框架，如Hadoop等。 MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和算法。它的核心思想是将一个大的数据集划分成许多小的数据块，然后并行处理这些数据块，最后将结果合并起来得到最终的输出。MapReduce的算法流程包括两个主要步骤：Map（映射）和Reduce（归约）。 在Map步骤中，数据被分割成小的数据块，并由多个Mapper并行处理。每个Mapper将输入数据映射为一系列键值对，其中键表示数据的某个属性，值则表示该属性对应的数据。这些键值对被缓存在内存中，并根据键进行排序和分组，以便在Reduce步骤中进行处理。 在Reduce步骤中，多个Reducer并行处理不同的键组，并将它们的结果合并起来。每个Reducer获取对应键组的所有键值对，并将它们合并为一个或多个输出结果。这些输出结果被按照键的顺序写入到输出文件中。 MapReduce模型适用于大规模数据集的处理，例如搜索引擎、数据挖掘、机器学习等领域。常见的MapReduce实现框架包括Hadoop、Apache Spark等。 通过MapReduce编程实验，可以得到如下结论： 1. MapReduce模型可以有效地处理大规模数据集，并且具有良好的扩展性和容错性。 2. MapReduce模型的性能受到数据划分的影响。合理的数据划分可以使得Mapper和Reducer的计算负载均衡，并提高整个模型的性能。 3. MapReduce模型需要合理的调优参数，例如Mapper和Reducer的数量、数据划分策略等，以达到最佳的性能。 4. 在实际应用中，MapReduce模型可以与其他工具和技术结合使用，例如Hive、Pig、Spark等，以满足不同的数据处理需求。

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

语义Web动态搜索引擎：解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学，土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH，瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚，土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议，以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源，更容易重用，这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1： `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数，用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时，它返回该向量中的最小值。例如： ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时，它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如： ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加，但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中，我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验，并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现，在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及，并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索，�