ambari2.7+hdp3.0.1 spark读取hive数据

要在ambari2.7和hdp3.0.1上使用spark读取hive数据，需要按照以下步骤操作：

1. 确保hive和spark已经安装并配置好了。

2. 在hive中创建需要读取的表，并将数据加载到表中。

3. 在spark中使用HiveContext或SparkSession来连接hive，并读取hive中的数据。

4. 在读取hive数据时，需要指定hive的元数据存储位置，可以通过设置spark.sql.warehouse.dir参数来实现。

5. 在读取hive数据时，还需要指定hive的数据库名称和表名称。

6. 读取hive数据后，可以对数据进行处理和分析。

以上就是在ambari2.7和hdp3.0.1上使用spark读取hive数据的步骤。

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如何在Ambari 2.4.1+HDP 2.5环境中实现Zookeeper服务的自定义安装与节点同步配置？

在Ambari中实现Zookeeper服务的自定义安装与节点同步配置，需要遵循特定的步骤以确保服务的一致性和集群的稳定性。首先，你需要在所有目标节点上安装Zookeeper服务，确保安装路径和配置文件保持一致，以便于通过SCP等命令进行同步。接下来，在Ambari-server上进行自定义服务的配置，这涉及到获取合适的组件模板并根据需要进行定制。

参考资源链接：[Ambari 2.4.1+HDP2.5：Zookeeper 自定义服务安装与配置教程](https://wenku.csdn.net/doc/a9e9erdysg?spm=1055.2569.3001.10343)

在进行自定义配置之前，建议深入阅读《Ambari 2.4.1+HDP2.5：Zookeeper 自定义服务安装与配置教程》，这份资料提供了从基础安装到自定义配置的详细步骤和注意事项，对于理解如何操作`alerts.json`、`configuration`文件夹、`kerberos.json`、`metainfo.xml`以及`package`文件夹等关键组件至关重要。

配置过程的关键在于修改`metainfo.xml`文件来定义服务元数据，如服务名称、类型、依赖关系等，并确保脚本路径正确无误。同时，还要在`configuration`文件夹中调整服务的配置参数，例如`zk.cfg.xml`和`zk-env.xml`，确保更改后的文件名与引用保持一致，并根据实际需求进行个性化配置。

完成这些步骤后，需要将配置的更改应用到Ambari中，可以通过Ambari-server管理界面或使用API更新自定义服务的配置，这样就可以在集群中管理和监控Zookeeper服务了。在整个配置过程中，确保每个步骤都严格按照Ambari的文档和指南进行，以避免潜在的配置错误和集群运行中的问题。

参考资源链接：[Ambari 2.4.1+HDP2.5：Zookeeper 自定义服务安装与配置教程](https://wenku.csdn.net/doc/a9e9erdysg?spm=1055.2569.3001.10343)