spark cli

Spark SQL CLI

Spark1.1增加了Spark SQL CLI和ThriftServer

SparkSQL CLI配置

1、创建并配置hive-site.xml

在运行Spark SQL CLI中需要使用到Hive Metastore,故需要在Spark中添加其uris。具体方法是在SPARK_HOME/conf目录下创建hive-site.xml文件,然后在该配置文件中,添加hive.metastore.uris属性,具体如下:

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://m1:9083</value>
</property>
</configuration>

2、启动Hive

在使用Spark SQL CLI之前需要启动Hive Metastore(如果数据存放在HDFS文件系统,还需要启动Hadoop的HDFS),使用如下命令可以使Hive Metastore启动后运行在后台,可以通过jobs查询:

$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &

3、启动spark cli

如果要连接spark集群,应该首先启动spark集群,此处连接spark集群,因此,如下启动spark集群

./sbin/start-all.sh

  

启动前建议调整log4j的日志级别,不然控制台输出内容过多,不利于观察。
具体修改方法如下:
1、进入spark conf目录下,重命名log4j.properties.template

mv log4j.properties.template log4j.properties

  

2、编辑log4j.properties,设置日志级别为ERROR

log4j.rootCategory=ERROR, console

  

启动cli

./bin/spark-sql --master spark://m1:7077 --executor-memory 512m

测试命令行:

show databases;

命令行启动成功后就可以对hive数据进行查询了

通过spark cli创建表,然后使用HQL进行操作

create table person
(
id int,
name string,
age int
)

row format delimited
fields terminated by ‘ ‘ ;
时间: 2024-08-16 02:31:00

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spark sql cli 配置使用

想使用spark sql cli 直接读取hive中表来做分析的话只需要简答的几部设置就可以了 1.拷贝hive-site.xml 至spark conf cd /usr/local/hive/conf/hive-site.xml /usr/local/spark-1.5.1/conf/ 2.配置spark classpath ,添加mysql驱动类 $ vim conf/spark-env.sh export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:$SPARK_LO

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