根据此页面:https://spark.apache.org/sql/您可以通过ODBC或JDBC将现有的BI工具连接到SparkSQL:我不是说鲨鱼，因为这基本上是EOL:ItisforthisreasonthatweareendingdevelopmentinSharkasaseparateprojectandmovingallourdevelopmentresourcestoSparkSQL,anewcomponentinSpark.BI工具(如Tableau)如何通过ODBC连接到sharksql？ 最佳答案 随着Spark
我在Hive的默认数据库中有一个表，并且可以在命令行中成功地从该表中获取记录:>hive:select*frommy_table;但是当我在Spark中创建一个作业来运行时，它只会抛出这样的异常:INFOmetastore.HiveMetaStore:0:get_table:db=defaulttbl=my_table16/01/0403:41:42INFOHiveMetaStore.audit:ugi=etlip=unknown-ip-addrcmd=get_table:db=defaulttbl=my_tableExceptioninthread"main"org.apache.s
我知道HBASE是一个列式数据库，将表的结构化数据按列而不是按行存储到HDFS中。我知道Spark可以从HDFS读取/写入，并且有一些用于Spark的HBASE连接器现在也可以读写HBASE表。问题:1)在HBASE之上分层Spark而不是单独使用HBASE带来了哪些附加功能？这仅取决于程序员的能力，或者是否有任何性能理由这样做？有没有Spark可以做而HBASE不能做的事情？2)源于上一个问题，什么时候应该在HDFS和SPARK之间添加HBASE而不是直接使用HDFS？ 最佳答案 1)Whataretheaddedcapabili
我有一个包含超过100,000个文件的输入文件夹。我想对它们进行批量操作，即以某种方式重命名它们，或者根据每个文件名中的信息将它们移动到新路径。我想使用Spark来做到这一点，但不幸的是，当我尝试以下代码时:finalorg.apache.hadoop.fs.FileSystemghfs=org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(newjava.net.URI(args[0]),neworg.apache.hadoop.conf.Configuration());org.apache.hadoop.fs.FileStatus[]paths=ghfs.lis
我在嵌入式本地模式下使用ApacheSpark。我的pom.xml和同一版本(spark-core_2.10、spark-sql_2.10和spark-hive_2.10)中包含所有依赖项。我只想运行一个HiveQL查询来创建一个表(存储为Parquet)。运行以下(相当简单的)代码:publicclassApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,ClassNotFoundException{SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("JavaSparkSQL").se
我有几个依赖于syntax="proto3";的.proto文件。我还有一个用于构建Hadoop/Spark作业(Hadoop2.7.1和Spark1.5.2)的Maven项目。我想在Hadoop/Spark中生成数据，然后根据我的proto3文件对其进行序列化。使用libprotoc3.0.0，只要我的pom.xml中包含以下内容，我生成的Java源代码就可以在我的Maven项目中正常工作:com.google.protobufprotobuf-java3.0.0-beta-1现在，当我在部署到集群的作业中使用我的libprotoc生成的类时，我遇到了:java.lang.Verif
我们有大量服务器数据存储在S3中(很快将采用Parquet格式)。数据需要一些转换，因此它不能是S3的直接副本。我将使用Spark来访问数据，但我想知道是否可以不使用Spark来处理它，写回S3，然后复制到Redshift，如果我可以跳过一个步骤，运行查询以提取/转换数据，然后将其直接复制到Redshift？ 最佳答案 没问题，完全有可能。读取parquet的Scala代码(取自here)valpeople:RDD[Person]=...people.write.parquet("people.parquet")valparquet
在给定的目录中，我有许多不同的文件夹，在每个文件夹中，我都有Hadoop文件(part_001等)。directory->folder1->part_001...->part_002...->folder2->part_001......给定目录，我如何递归读取该目录中所有文件夹的内容，并使用Scala将这些内容加载到Spark中的单个RDD中？我找到了这个，但它不会递归地进入子文件夹(我正在使用importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input):varjob:Job=nulltry{job=Job.getInstance()FileInputFo
当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n
沿袭如何帮助重新计算数据？例如，我有多个节点，每个节点计算数据30分钟。如果15分钟后失败，我们是否可以使用沿袭重新计算15分钟内处理的数据而不再次给出15分钟？ 最佳答案 RDD的定义中包含有关沿袭的所有信息。那么让我们回顾一下:RDDsareimmutabledistributedcollectionofelementsofyourdatathatcanbestoredinmemoryordiskacrossaclusterofmachines.Thedataispartitionedacrossmachinesinyourcl
