Hive on Spark 搭建过程(hvie-3.1.2 spark-2.4.5 hadoop-3.1.3)

时间: 2023-11-28 20:51:33 浏览: 66
以下是 Hive on Spark 搭建过程的详细步骤: 1. 下载 Hadoop、Spark 和 Hive 的压缩包,并解压到指定目录下。 2. 配置环境变量,将 Hadoop、Spark 和 Hive 的 bin 目录添加到 PATH 路径中。 3. 修改 Hadoop 和 Spark 的配置文件。 - Hadoop 的配置文件:$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml、$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml。 - Spark 的配置文件:$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh、$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf。 4. 配置 Hive on Spark。 - 将 $HIVE_HOME/lib 下的 spark 相关 jar 包复制到 $SPARK_HOME/jars 目录下。 - 修改 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 文件,添加以下配置: ``` <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> </property> <property> <name>spark.master</name> <value>local[*]</value> <description>Master URL for the cluster manager.</description> </property> <property> <name>spark.submit.deployMode</name> <value>client</value> <description>Whether to launch the driver program locally ("client") or on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")</description> </property> ``` 5. 启动 Spark 集群。 - 启动 Hadoop 集群。 - 启动 Spark 集群,可以使用以下命令: ``` $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh ``` 6. 启动 Hive on Spark。 - 启动 HiveServer2,可以使用以下命令: ``` $HIVE_HOME/bin/hiveserver2 --service metastore & ``` - 启动 beeline 或 hive 命令行客户端,连接 HiveServer2。 7. 测试 Hive on Spark 是否正常运行。 - 在 beeline 或 hive 命令行客户端中执行以下命令: ``` CREATE TABLE test_spark(id INT, name STRING) USING org.apache.spark.sql.parquet OPTIONS (PATH '/tmp/test_spark'); INSERT INTO test_spark VALUES(1, 'test'); SELECT * FROM test_spark; ``` 如果查询结果正确,说明 Hive on Spark 搭建成功。 希望这些步骤能够帮助到你。

相关推荐

Warning: No configuration directory set! Use --conf <dir> to override. Info: Including Hadoop libraries found via (/opt/hadoop-3.1.2/bin/hadoop) for HDFS access Info: Including HBASE libraries found via (/opt/hbase-2.2.6/bin/hbase) for HBASE access 错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flume.tools.GetJavaProperty Info: Including Hive libraries found via (/opt/hive-3.1.2) for Hive access + exec /opt/jdk1.8.0_351/bin/java -Xmx20m -cp '/opt/flume-1.9.0/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/jdk1.8.0_351//lib/tools.jar:/opt/hbase-2.2.6:/opt/hbase-2.2.6/lib/shaded-clients/hbase-shaded-client-byo-hadoop-2.2.6.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/audience-annotations-0.5.0.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/commons-logging-1.2.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/findbugs-annotations-1.3.9-1.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core4-4.2.0-incubating.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/log4j-1.2.17.jar:/opt/hbase-2.2.6/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-api-1.7.25.jar:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/yarn/*:/opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop:/opt/hbase-2.2.6/conf:/opt/hive-3.1.2/lib/*' -Djava.library.path=:/opt/hadoop-3.1.2/lib/native org.apache.flume.node.Application --name a1 --conf/opt/flume-1.9.0/conf --conf-file/opt/flume-1.9.0/conf/dhfsspool.conf-Dflume.root.logger=DEBUG,consol SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/flume-1.9.0/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hive-3.1.2/lib/log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 2023-06-08 17:26:46,403 ERROR node.Application: A fatal error occurred while running. Exception follows. org.apache.commons.cli.UnrecognizedOptionException: Unrecognized option: --conf/opt/flume-1.9.0/conf at org.apache.commons.cli.Parser.processOption(Parser.java:363) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:199) at org.apache.commons.cli.Parser.parse(Parser.java:85) at org.apache.flume.node.Application.main(Application.java:287)

最新推荐

recommend-type

win10下搭建Hadoop环境(jdk+mysql+hadoop+scala+hive+spark) 3.docx

win10下搭建Hadoop(jdk+mysql+hadoop+scala+hive+spark),包括jdk的安装、mysql安装和配置,hadoop安装和配置,scala安装和配置,hive安装和配置,spark安装和配置。
recommend-type

Hive on Spark源码分析DOC

在 Hive on Spark 中,任务执行是指将 Task 提交到 Spark 集群中执行的过程。在远程模式下,Hive on Spark 会将 Task 提交到 Spark 集群中执行,然后等待执行结果。 在任务执行过程中,Hive on Spark 会将 Task ...
recommend-type

Spark-shell批量命令执行脚本的方法

在Spark开发过程中,有时我们需要执行一系列的Spark SQL或者DataFrame操作,这时手动输入命令可能会非常繁琐。为了解决这个问题,我们可以利用脚本批量执行Spark-shell中的命令。本文将详细介绍如何通过编写bash脚本...
recommend-type

大数据基础操作说明-HADOOP HIVE IMPALA

大数据基础操作说明-HADOOP HIVE IMPALA Hadoop 是一个基于分布式存储和计算的开源框架,Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,Impala 是一个高性能的分布式SQL查询引擎。在这篇文章中,我们将会了解 Hadoop ...
recommend-type

HIVE-SQL开发规范.docx

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询...
recommend-type

GO婚礼设计创业计划:技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中,创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计,专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务,以及与婚礼相关的各种服务,如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类,涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作,积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外,他在大学期间担任班长,锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班,系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分,目标顾客定位为本地的结婚人群,特别是中等和中上收入者。根据数据显示,广州市内有14家婚庆公司,该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚,公司目标接待200对新人,显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略,但可以推断,企业可能通过线上线下结合的方式,利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外,提供高质量的技术解决方案和服务,以区别于竞争对手,可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面,未详细说明,但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队,以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上,文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本,以及未来12个月的收入预测,旨在确保企业的现金流稳定,并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说,婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面,为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解,以及对技术和婚礼行业的专业认识,有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤

![【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e80154f78dd45e4b061508286f9d090.png) # 2.1 安装前的准备工作 ### 2.1.1 系统要求 PostgreSQL 对系统硬件和软件环境有一定要求,具体如下: - 操作系统:支持 Linux、Windows、macOS 等主流操作系统。 - CPU:推荐使用多核 CPU,以提高数据库处理性能。 - 内存:根据数据库规模和并发量确定,一般建议 8GB 以上。 - 硬盘:数据库文件和临时文件需要占用一定空间,建议预留足够的空间。
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司,在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题: 1. **基础技能**:Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**:多态、封装、继承的理解和应用,可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**:Java并发API(synchronized、volatile、Future、ExecutorService等)的使用,以及对并发模型(线程池、并发容器等)的理解。 4. **框架知识**:Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来发展趋势分析

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。