1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境
Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为
spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包
2.上面环境弄好后就是解压spark的第一个压缩包，然后配置环境变量，注意只要配置环境变量就好，其它的配置可以不用去弄，我把以前的spark的环境变量注释了，采用新的
3，如果上面的做好了，就可以解压缩另一个spark的压缩包，然后在hdfs上将解压的jar包拉进来
命令如下：
hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars
4，后面就是在hive的conf目录建一个文件夹名为spark-defaults.conf，内容如下：
spark.master yarn
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
其中spark.eventLog.dir 是用来存放spark行日志，根据自己的机器来
5，下面才是最重要的一步，就是修改hive-site.xml文件，加入spark引擎，这一步一定要做
<!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
</property>
<!--Hive执行引擎-->
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
可能每个人的hive-site.xml都不一样，但一定要记住，如果你以前配置过hive现在要重新配置hive一定要将元数据的数据库变成一个新的，一定不要和以前的一样，还有就是一定要在hive的lib加入连接MySQL的jar包
我遇到的问题是下面这种情况，就是缺少这个jar包，名字是MySQL.jar
如果你上面的步骤都做好了，并且都配置好了，那么你就可以启动hive的元数据了，如果是下面的图片的问题就是启动成功了，下面就是测试hive了
6.如果你在hive往表里插入数据是如下图，那么恭喜你你的hive配置spark计算引擎成功了，hive首次使用spark计算会有点慢，等一下就好
最后在给大家提一下，首先就是注意hive的版本一定是编译好的，这个一定要的，然后按我的那个步骤来安装就好，最后就是提醒一下，如果上面的都配置好了如果启动还是又问题那么一定是hive-site.xml文件没有配置好，一定是这个有问题导致失败，大家如果遇到问题一定要心静慢慢解决问题，确保自己每一步都没有问题，如果大家要安装包和hive-site.xml文件的配置都可以给我留言，或者遇到别的问题也可以，我能解决的一定帮助大家解决。
当我使用Bundler时，是否需要在我的Gemfile中将其列为依赖项？毕竟，我的代码中有些地方需要它。例如，当我进行Bundler设置时:require"bundler/setup" 最佳答案 没有。您可以尝试，但首先您必须用鞋带将自己抬离地面。 关于ruby-我需要将Bundler本身添加到Gemfile中吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4758609/
我注意到像bundler这样的项目在每个specfile中执行requirespec_helper我还注意到rspec使用选项--require，它允许您在引导rspec时要求一个文件。您还可以将其添加到.rspec文件中，因此只要您运行不带参数的rspec就会添加它。使用上述方法有什么缺点可以解释为什么像bundler这样的项目选择在每个规范文件中都需要spec_helper吗？ 最佳答案 我不在Bundler上工作，所以我不能直接谈论他们的做法。并非所有项目都checkin.rspec文件。原因是这个文件，通常按照当前的惯例，只
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本，可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中？您能否举例说明如何做到这一点？提前谢谢你。 最佳答案 首先，您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后，在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
我实际上是在尝试使用RVM在我的OSX10.7.5上更新ruby，并在输入以下命令后:rvminstallruby我得到了以下回复:Searchingforbinaryrubies,thismighttakesometime.Checkingrequirementsforosx.Installingrequirementsforosx.Updatingsystem.......Errorrunning'requirements_osx_brew_update_systemruby-2.0.0-p247',pleaseread/Users/username/.rvm/log/138121
我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Rubysyntaxquestion:Rational(a,b)andRational.new!(a,b)我正在阅读ruby镐书，我对创建有理数的语法感到困惑。Rational(3,4)*Rational(1,2)产生=>3/8为什么Rational不需要new方法(我还注意到例如我可以在没有new方法的情况下创建字符串)？
之前在培训新生的时候，windows环境下配置opencv环境一直教的都是网上主流的vsstudio配置属性表，但是这个似乎对新生来说难度略高(虽然个人觉得完全是他们自己的问题)，加之暑假之后对cmake实在是爱不释手，且这样配置确实十分简单(其实都不需要配置)，故斗胆妄言vscode下配置CV之法。其实极为简单，图比较多所以很长。如果你看此文还配不好，你应该思考一下是不是自己的问题。闲话少说，直接开始。0.CMkae简介有的人到大二了都不知道cmake是什么，我不说是谁。CMake是一个开源免费并且跨平台的构建工具，可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够根据当前所在平台输出对应的m
注意：本文主要掌握DCN自研无线产品的基本配置方法和注意事项，能够进行一般的项目实施、调试与运维AP基本配置命令AP登录用户名和密码均为：adminAP默认IP地址为：192.168.1.10AP默认情况下DHCP开启AP静态地址配置：setmanagementstatic-ip192.168.10.1AP开启/关闭DHCP功能：setmanagementdhcp-statusup/downAP设置默认网关：setstatic-ip-routegeteway192.168.10.254查看AP基本信息：getsystemgetmanagementgetmanaged-apgetrouteAP配
作为新的阿里云用户，您可以50免费试用多种优惠，价值高达1,700美元（或8,500美元）。这将让您了解和体验阿里云平台上提供的一系列产品和服务。如果您以个人身份注册免费试用，您将获得价值1,700美元的优惠。但是，如果您是注册公司，您可以选择企业免费试用，提交基本信息通过企业实名注册验证，即可开始价值$8,500的免费试用！本教程介绍了如何设置您的帐户并使用您的免费试用版。关于免费试用在我们开始此试用之前，您还必须遵守以下条款和条件才能访问您的免费试用：只有在一年内创建的账户才有资格获得阿里云免费试用。通过此免费试用优惠，用户可以免费试用免费试用活动页面上列出的每种产品一次。如果您有多个帐
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜，提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
