以上就是Spark SQL实现日志离线批处理的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！
jdbc:mysql://xxxx:3306/sparkmetadata?createDatabaseIfNotExist=true启动spark-sql要给driver路径spark-sql --driver-class-path /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3/lib/mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar这样就完成了。SPARKSQL使用MYSQL做METADATA标签：sparksql mysql metadata 本文系统来源：http://7737197.blog.51cto.com/7727197/1664713
# hive # show databases; hive> show databases;FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient 查看log日志： hive.log 文件 mysql -u root -p # input your password 解决方案 # SELECT ‘Upgrading MetaStore schema from 2.2.0 to 2.3.0‘ AS MESSAGE; #UPDATE VER...
1、DataFrame 一个以命名列组织的分布式数据集。概念上相当于关系数据库中一张表或在R / Python中的data frame数据结构,但DataFrame有丰富的优化。在spark 1.3之前，核心的新类型为RDD-schemaRDD,现改为DataFrame。spark 通过DataFrame操作大量的数据源，包1、DataFrame 一个以命名列组织的分布式数据集。概念上相当于关系数据库中一张表或在R / Python中的data frame数据结构,但DataFrame有丰富的优化。在spark 1.3之前，核心的新...
通用load/write方法手动指定选项Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。 修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。scala> val df = spark.read.load("hdfs://hadoop001...
原文链接：https://blog.csdn.net/a904364908/article/details/100627061 案例：使用SparkSQL读取MySQL数据tinyint字段经处理后再写出到MySQL后发现，写出的数据全部是数值1，原因是SparkSQL内部将tinyint字段数据转换成boolean类型。 1、解决方案： 在JDBC的URL中加入参数：tinyInt1isBit=false2、数据库连接代码： val firstOrderDF: DataFrame = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3307/test?ti...
# hive # show databases; hive> show databases;FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient 查看log日志： hive.log 文件 mysql -u root -p # input your password 解决方案 # SELECT Upgrading MetaStore schema from 2.2.0 to 2.3.0 AS MESSAGE; #UPDATE VERSION...
1.项目引入mysql和oracle驱动 2.将mysql和oracle驱动上传到hdfs 3.远程调试源代码如下：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object jdbc { ??def main(args: Array[String]): Unit?= { ????System.setProperty("hadoop.home.dir",?"D:\\hadoop"...