shell脚本调用spark-sql

可以使用以下命令在shell脚本中调用spark-sql：

spark-sql --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2g --num-executors 10 --driver-memory 1g --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.default.parallelism=200 -e "SELECT * FROM table_name"

其中，`--master`指定了Spark集群的master节点，`--deploy-mode`指定了Spark应用的部署模式，`--executor-memory`和`--num-executors`指定了Spark应用的资源分配，`--driver-memory`指定了Driver进程的内存大小，`--conf`指定了Spark应用的配置参数，`-e`指定了要执行的SQL语句。

需要注意的是，`table_name`需要替换为实际的表名。另外，还可以通过`-f`选项指定一个SQL文件来执行多条SQL语句。

相关问题

在shell 中 spark-sql 的调试

在shell中调试Spark SQL可以采用以下步骤：

1. 打开终端，进入Spark安装目录下的bin目录，输入spark-sql命令进入Spark SQL交互式界面。

2. 在Spark SQL交互式界面中，输入set spark.sql.shuffle.partitions=10命令，设置shuffle分区数为10，以便更好地调试。

3. 输入show tables命令，查看当前Spark SQL环境中的所有表。

4. 输入select * from table_name命令，查看指定表中的数据。

5. 输入explain select * from table_name命令，查看指定SQL语句的执行计划。

6. 输入quit命令，退出Spark SQL交互式界面。

通过以上步骤，可以在shell中进行Spark SQL的调试。

spark-sql整合hive，在spark-sql命令和spark-shell命令下执行sql命令和整合调用hive

Spark SQL可以与Hive整合，以便在Spark SQL命令和Spark Shell命令下执行SQL命令和调用Hive。要实现这一点，需要在Spark配置中设置以下属性：

1. spark.sql.catalogImplementation=hive
2. spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<hive_warehouse_directory>

这些属性告诉Spark使用Hive作为其元数据存储，并指定Hive仓库目录的位置。

在Spark SQL命令下执行SQL命令时，可以使用以下语法：

spark-sql> SELECT * FROM <database_name>.<table_name>;

在Spark Shell命令下执行SQL命令时，可以使用以下语法：

spark.sql("SELECT * FROM <database_name>.<table_name>").show()

要调用Hive，可以使用以下语法：

spark.sql("CREATE TABLE <table_name> (col1 INT, col2 STRING) USING hive")

这将在Hive中创建一个新表。可以使用类似的语法来执行其他Hive操作。