温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》。本文主要介绍当集群启用Kerberos和Sentry后，如何实现Spark SQL的权限管理。因为社区版Spark SQL并未做任何权限控制。
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift，因为spark-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包，导致CDH用户没法使用JDBC的方式连接Spark并使用Spark SQL。Apache Spark 1.6之后spark-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了，而恰好 CDH5.13 的 spark也是 1.6，所以可以直接使用Apache Spark 1.6 之后的spark-assembly jar替换CDH的。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何在非Kerberos环境下的CDH集群中部署Spark2.1的T
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Java JDBC连接非Kerberos和Kerberos环境下Sp
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》,《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark2.1的Thrift及spark-sql
我们这里用一个简单的小功能来演示一下如何使用springboot集成thrift 这个功能是，判断hdfs路径存在。 1、先解决依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependen
在之前的文章中描述了Spark+CDH的编译步骤， spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.x源码编译
配置Hue集成HBase的过程中，添加角色实例HBase Thrift Server后，把HBase Thrift身份验证（hbase.thrift.security.qop）配置为auth-conf
Main->ImapadMain->ImpalaServer->ThriftServer
老版本文档：http://spark.apache.org/docs/1.6.1/
在hudi 0.12.0版本，flink和spark都可以基于hive metastore进行元数据管理，更多信息可参考：hudi HMS Catalog指南。也就是说基于hudi hms catalog，flink建表之后，flink或者spark都可以写，或者spark建表之后，spark或者flink都可以写。但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况，具体复现方式与版本如下：
将hive的hive-site.xml文件拷贝到spark/conf文件夹中，默认情况下其端口使用的是和hive的thriftserver2端口一样的，所以可以在hive-site.xml中修改使用的thrift端口。
Spark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark 基于 Hive 项目，使用 Hive 的元数据存储和查询语法，并基于Hive进行了性能优化和扩展。
Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift，Spark Thrift的缺陷，以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况，参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
本文内容是基于 Centos 7、HDP 3.0.0、HBase 2.0.0、Python 2.7 环境下，其他环境的童鞋选择性进行参考。
前置条件: CentOS6.7 JDK1.7+ Maven 3.3.9 Spark2.1.0 1.到spark官网上下载spark2.1.0的源码 📷 spark-download.png 2.执行mkdir source新建目录，在此目录下通过wget下载源代码 wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.0/spark-2.1.0.tgz 3.在source目录下执行tar -zxvf spark-2.1.0.tg
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/89816763
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Kerberos环境下的CDH集群中部署Spark1.6的Thrift Server服务和Spark SQL客户端。 内容概述 1.部署Spark Thrift 2.启
Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下，任务队列中只会有一个TaskSetManager，而通过多线程提交多个Job时，则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下，谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
Hadoop提供的HDFS布式文件存储系统，提供了基于thrift的客户端访问支持，但是因为Thrift自身的访问特点，在高并发的访问情况下，thrift自身结构可能将会成为HDFS文件存储系统的一个性能瓶颈。我们先来看一下一不使用Thrfit方式访问HDFS文件系统的业务流程。
熟悉spark sql的都知道，spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；
1 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件
一个RPC方法中需要知道客户端的IP要怎么实现？ 网上看了一堆关于thrift获取获取client ip的文章，基本都要自己写一个TServerEventHandler或TProcessor来实现
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to big
1) 配置HDFS HttpFS和WebHDFS 如果HDFS是HA方式部署的，则只能使用HttpFS，而不能用WebHDFS。 2) 安装依赖： apr-iconv-1.2.1 confuse-3.0 apr-util-1.5.4 libpng-1.6.26 apr-1.5.2 expat-2.2.0 pcre-8.38 libxml2-devel libxslt-devel sqlite-devel 。。。。。。 3) 编译安装Hue 解压Hue安装包，然后执行 make install PREFIX=/usr/local 进行安装！ 可以考虑修改下Makefile.vars.priv中的INSTALL_DIR值为$(PREFIX)，而不是默认的$(PREFIX)/hue， 这样改为执行： make install PREFIX=/usr/local/hue-3.11.0 带上版本号是个好习惯，安装好后再建一个软链接，如：ln -s /usr/local/hue-3.11.0 /usr/local/hue。 编译安装过程中最常遇到的是缺乏依赖库，只需要按提示进行补充然后重复继续即可。 4) 修改desktop/conf/hue.ini A) [desktop] I) 为secret_key指定一个值，如ABC123，可以不指定，但Hue Web将不能保持会话。 II) 修改http_port为Web端口，如80或8080等。 III) 建议time_zone为北京时区Asia/Shanghai B ) [[hdfs_clusters]] I) 修改fs_defaultfs的值为core-site.xml中的fs.defaultFS的值 II) logical_name值HDFS集群名 III) webhdfs_url值为http://$host:14000/webhdfs/v1，其中“$host”值需为提供HttpFS服务的IP或主机名 IV) 修改hadoop_conf_dir的值为hadoop配置目录路径 C) [[yarn_clusters]] I) 修改resourcemanager_host值为主ResourceManager的IP地址（默认为8032端口所在地址）， 注意不能为备ResourceManager的IP，原因是备ResourceManager不会打开端口8032。 II) 修改logical_name值为集群名。 III) 修改resourcemanager_api_url的值，将localhost替换成ResourceManager的8088端口地址。 D) [hbase] I) 修改hbase_conf_dir为HBase的配置目录路径 II) 修改thrift_transport为HBase Thrift2 Server采用的Transport，两者必须一致。 III) 注意截止hue-3.11.0版本，只支持HBase ThriftServer，而不支持HBase Thrift2Server 因此hbase_clusters的值要配置指向ThriftServer，其中Cluster可以为其它自定义值，只是为在Web上显示， Cluster后面的值必须为HBase ThriftServer的服务地址和端口。 如果需要同时运行HBase ThriftServer和HBase Thrift2Server，请为两者指定不同的服务端口和信息端口。 E) [beeswax] 修改hive_conf_dir为Hive的配置目录路径。 5) 启动Hue 进入Hue的build/env/bin目录，然后执行supervisor即可启动Hue服务。 6) 打开Web 假设Hue安装在192.168.1.22，服务端口号为8080，则只需要在浏览器中输入：http://192.168.1.22:8080即可进入Hue Web界面。 如果是第一次运行，则必须先创建好管理员帐号才能进入。 如果遇到错误，则可以检查Hue的错误日志文件error.log来了解是什么错误。 Hue ERROR日志： 1) Failed to obtain user group information: org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException is not allowed to impersonate (error 403) 一般是因为core-site.xml或httpfs-site.xml没配置正确。 /////////////////////
伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
1. 在$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml文件中添加下面的属性
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你。
$HBASE_HOME/bin/hbase-daemon.sh start thrift
复制一份spark-env.sh.template，改名为spark-env.sh。然后编辑spark-env.sh
学习目标 1. 学习Spark配置，掌握Spark集群部署； 2. 学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件； 学习对象 计算机专业背景的学生； 大数据工程师； 讲师介绍 罗老师，12年开始从事hadoop领域技术研究，14年专职从事spark技术研究与开发，目前在企业里从事spark相关工作，同时负责企业的内训，主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲
下载地址： http://spark.apache.org/downloads.html
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。
开启动态分区裁剪：自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤，将过滤后的结果再进行join
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。
Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题：Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是scala版本不匹配的问题。默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。
待安装列表 hadoop hive scala spark 一.环境变量配置： ~/.bash_profile PATH=$PATH:$HOME/bin
Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。它被当作一个远程过程调用（RPC）框架来使用，是由Facebook为“大规模跨语言服务开发”而开发的。它通过一个代码生成引擎联合了一个软件栈，来创建不同程度的、无缝的跨平台高效服务，可以使用C#、C++（基于POSIX兼容系统）、Cappuccino、Cocoa、Delphi、Erlang、Go、Haskell、Java、Node.js、OCaml、Perl、PHP、Python、Ruby和Smalltalk。虽然它以前是由Facebook开发的，但它现在是Apache软件基金会的开源项目了。
以前的Spark部署都是使用的standalone方式，集群中的每台机器都安装部署Spark，然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark，基于已有的Hadoop集群，使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、实验环境： 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主，运行NameNode和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从，运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本：2.7.2 Spark版本：1.5.0 PDI版本：6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark，具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件，添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询
因为测试需求，需要将各个开源平台整合到一个大的平台中，所以引入了hue，具体操作步骤如下： 此次引入了有postgre，hive，phoenix，hbase，yarn，hdfs
sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontext
<property> <name>hive.metastore.uris</name> <value></value> <description>Thrift uri for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description> </property>
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
