pyspark连接hive,运行sql时,stage进度条不动
时间: 2023-05-28 22:01:36 浏览: 124
可能是由于Spark任务没有被提交或正在等待资源,导致进度条没有更新。您可以尝试以下解决方法:
1. 检查Spark任务状态:您可以在YARN或Spark UI上检查任务状态,确认任务是否已经提交和分配资源。
2. 检查Hive元数据:如果您的SQL查询涉及到Hive元数据,可能会导致任务等待元数据加载。您可以检查Hive的元数据状态,并尝试刷新元数据。
3. 检查代理用户:如果您正在使用代理用户来连接Hive,可能会导致任务等待代理用户的权限验证。您可以检查代理用户的权限,或者尝试直接使用Hive用户连接。
4. 检查查询计划:如果您的SQL查询逻辑复杂或者数据量较大,可能会导致查询计划生成时间较长。您可以尝试优化查询逻辑或者增加资源来缩短生成计划的时间。
相关问题
pyspark连接hive
要在PySpark中连接到Hive,需要进行以下步骤:
1. 安装PySpark
首先,需要安装PySpark,可以通过pip安装。在终端中运行以下命令:
```
pip install pyspark
```
2. 配置Hadoop和Hive
要连接到Hive,需要在PySpark中配置Hadoop和Hive。需要将以下配置添加到spark-defaults.conf文件中:
```
spark.sql.catalogImplementation=hive
spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<namenode>:<port>/user/hive/warehouse
```
其中,<namenode>和<port>应替换为Hadoop集群的名称节点和端口号。
3. 启动PySpark
可以在终端中启动PySpark:
```
pyspark
```
4. 连接到Hive
在PySpark中连接到Hive,需要使用HiveContext。可以使用以下代码创建HiveContext:
```
from pyspark.sql import HiveContext
hive_context = HiveContext(sc)
```
其中,sc是SparkContext对象。
5. 运行Hive查询
一旦连接到Hive,就可以运行Hive查询。可以使用以下代码运行查询:
```
query = "SELECT * FROM <table>"
result = hive_context.sql(query)
```
其中,<table>应替换为要查询的表的名称。查询的结果将存储在result变量中,可以通过以下代码访问结果:
```
result.show()
```
pyspark 连接hive
要使用pyspark连接hive,首先需要确保你已经安装了Spark和Hive,并且已经配置好了相关的环境。在安装好的环境中,你可以按照以下步骤进行pyspark连接hive的操作:
1. 确定pyspark的安装路径,通常情况下,pyspark应在anaconda目录下。你可以通过以下命令来查看具体使用的pyspark目录:
```
su - jupyter1
ps xf
```
2. 检查pyspark目录下是否存在jars和conf目录,如果不存在,可以手动创建这两个目录。
3. 将hive-site.xml文件放入conf文件夹下,并将spark目录中的mysql-connector-java-5.1.47.jar文件放入jars文件夹下。这些文件是用于配置连接hive所需的必要文件。
4. 在Jupyter hub中,重启自己的服务,以使配置生效。
5. 重启完成后,你可以通过以下代码进行测试连接是否成功:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession实例
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL Hive integration example").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 连接hive,并显示default目录下的表
spark.sql("show tables").show()
```
通过以上步骤,你可以使用pyspark成功连接到hive,并对hive中的数据进行操作。请注意,以上代码中的地址和端口号需要根据你的实际配置进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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