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  apache atlas與hive、hbase、spark的集成

  Atlas 的使用相對簡單，其主要工作是同步各服務(wù)（主要是 Hive）的元數(shù)據(jù)，并構(gòu)建元數(shù)據(jù)實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后對所存儲的元數(shù)據(jù)建立索引，最終未用戶提供數(shù)據(jù)血緣查看及元數(shù)據(jù)檢索等功能。 Atlas 在安裝之初，需手動執(zhí)行一次元數(shù)據(jù)的全量導(dǎo)入，后續(xù) Atlas 便會利用 H

  2024年02月11日

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• 【大數(shù)據(jù)技術(shù)】Hive on spark 與Spark on hive 的區(qū)別與聯(lián)系

  【大數(shù)據(jù)技術(shù)】Hive on spark 與Spark on hive 的區(qū)別與聯(lián)系 Hive on Spark Hive 既作為存儲元數(shù)據(jù)又負(fù)責(zé)sql的解析優(yōu)化，遵守HQL語法，執(zhí)行引擎變成了spark，底層由spark負(fù)責(zé)RDD操作 Spark on Hive Hive只作為存儲元數(shù)據(jù)，Spark負(fù)責(zé)sql的解析優(yōu)化，遵守spark sql 語法，底層由spark負(fù)責(zé)RDD操作

  2024年02月15日

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  Spark連接Hive讀取數(shù)據(jù)

  ????????Ubuntu 16.04 LTS ????????ubuntu-16.04.6-desktop-i386.iso? ????????spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz?? ????????hadoop-3.1.3.tar.gz ????????apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz ????????spark-hive_2.12-3.2.2.jar ????????openjdk 1.8.0_292 ????????mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz? ???????

  2024年02月01日

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• Hive & Spark & Flink 數(shù)據(jù)傾斜

  絕大部分任務(wù)都很快完成，只有一個或者少數(shù)幾個任務(wù)執(zhí)行的很慢甚至最終執(zhí)行失敗， 這樣的現(xiàn)象為數(shù)據(jù)傾斜現(xiàn)象。 任務(wù)進(jìn)度長時間維持在 99%或者 100%的附近，查看任務(wù)監(jiān)控頁面，發(fā)現(xiàn)只有少量 reduce 子任務(wù)未完成，因?yàn)槠涮幚淼臄?shù)據(jù)量和其他的 reduce 差異過大。 單一 redu

  2024年02月07日

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• spark讀取數(shù)據(jù)寫入hive數(shù)據(jù)表

  目錄 spark 讀取數(shù)據(jù) spark從某hive表選取數(shù)據(jù)寫入另一個表的一個模板 概述： create_tabel建表函數(shù)，定義日期分區(qū) 刪除原有分區(qū)drop_partition函數(shù) generate_data 數(shù)據(jù)處理函數(shù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)寫入定義的表中? 注： 關(guān)于 insert overwrite/into 中partition時容易出的分區(qū)報錯問題：? 添加分區(qū)函數(shù)

  2024年01月19日

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  hive/spark數(shù)據(jù)傾斜解決方案

  數(shù)據(jù)傾斜主要表現(xiàn)在，mapreduce程序執(zhí)行時，reduce節(jié)點(diǎn)大部分執(zhí)行完畢，但是有一個或者幾個reduce節(jié)點(diǎn)運(yùn)行很慢，導(dǎo)致整個程序的處理時間很長，這是因?yàn)槟骋粋€key的條數(shù)比其他key多很多(有時是百倍或者千倍之多)，這條Key所在的reduce節(jié)點(diǎn)所處理的數(shù)據(jù)量比其他節(jié)點(diǎn)就大很多，

  2024年02月11日

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• 【Spark大數(shù)據(jù)習(xí)題】習(xí)題_Spark SQL&&&Kafka&& HBase&&Hive

  PDF資源路徑-Spark1 PDF資源路徑-Spark2 一、填空題 1、Scala語言的特性包含面向?qū)ο缶幊獭⒑瘮?shù)式編程的、靜態(tài)類型的、可擴(kuò)展的、可以交互操作的。 2、在Scala數(shù)據(jù)類型層級結(jié)構(gòu)的底部有兩個數(shù)據(jù)類型，分別是 Nothing和Null。 3、在Scala中，聲明變量的有var聲明變量和val聲明常

  2024年02月06日

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  Spark SQL數(shù)據(jù)源：Hive表

  Spark SQL還支持讀取和寫入存儲在Apache Hive中的數(shù)據(jù)。然而，由于Hive有大量依賴項(xiàng)，這些依賴項(xiàng)不包括在默認(rèn)的Spark發(fā)行版中，如果在classpath上配置了這些Hive依賴項(xiàng)，Spark就會自動加載它們。需要注意的是，這些Hive依賴項(xiàng)必須出現(xiàn)在所有Worker節(jié)點(diǎn)上，因?yàn)樗鼈冃枰L問Hive序列化

  2024年02月11日

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• 使用spark將MongoDB數(shù)據(jù)導(dǎo)入hive

  使用spark將MongoDB數(shù)據(jù)導(dǎo)入hive 一、pyspark 1.1 pymongo+spark 代碼 spark-submit 1.2 mongo-spark-connector 生產(chǎn)環(huán)境不方便使用，親測各種報錯 二、Scala 2.1 pom.xml 2.2 代碼

  2024年01月22日

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  萬字解決Flink|Spark|Hive 數(shù)據(jù)傾斜

  此篇主要總結(jié)到Hive,Flink,Spark出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜的表現(xiàn)，原因和解決辦法。首先會讓大家認(rèn)識到不同框架或者計算引擎處理傾斜的方案。最后你會發(fā)現(xiàn)計算框架只是“異曲”，文末總結(jié)才是“同工之妙”。點(diǎn)擊收藏與分享，工作和漲薪用得到?。?！ 數(shù)據(jù)傾斜最籠統(tǒng)概念就是數(shù)據(jù)的

  2024年02月03日

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