Spark SQL 到底怎么搭建起来
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2017-04-05 · 知道合伙人软件行家
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Spark on yarn已搭建好,开始使用SparkSql,做如下工作
1、将Hive-site.xml copy至$SPARK_HOME/conf目录,注意配置hive.metastore.uris、hive.metastore.client.socket.timeout
2、复制MySQL-connector-Java.jar 到$SPARK_HOME/lib目录
3、配置spark-env.sh
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/lib/spark/lib/mysql-connector-java.jar:/usr/lib/hive/lib/*
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/lib/spark/lib/mysql-connector-java.jar:/usr/lib/hive/lib/*
4、开始使用
./bin/spark-sql --master yarn --num-executors 30 --executor-cores 4 --executor-memory 8g
./bin/spark-sql --master yarn --num-executors 30 --executor-cores 4 --executor-memory 8g
1、将Hive-site.xml copy至$SPARK_HOME/conf目录,注意配置hive.metastore.uris、hive.metastore.client.socket.timeout
2、复制MySQL-connector-Java.jar 到$SPARK_HOME/lib目录
3、配置spark-env.sh
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/lib/spark/lib/mysql-connector-java.jar:/usr/lib/hive/lib/*
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/lib/spark/lib/mysql-connector-java.jar:/usr/lib/hive/lib/*
4、开始使用
./bin/spark-sql --master yarn --num-executors 30 --executor-cores 4 --executor-memory 8g
./bin/spark-sql --master yarn --num-executors 30 --executor-cores 4 --executor-memory 8g
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