关于hive数据导入方式的总结
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Hive 1.2.1&Spark&Sqoop安装指南
目录 目录 1 1.前言 1 2.约定 2 3.服务端口 2 4.安装MySQL 2 4.1.安装MySQL 2 4.2.创建Hive元数据库 4 5.安装步骤 5 5.1.下载Hive1.2.1二进制安装包 5 5.2.安装Hive 5 5.3.安装MySQL-Connector 5 5.4.修改配置 5 5.4.1.修改/etc/profile或~/.profile 5 5.4.2.修改其它配置文件 5 5.4.2.1.修改hive-env.sh 6 5.4.2.2.修改hive-site.xml 6 5.4.2.3.修改hive-log4j.properties 7 5.4.2.4.修改hive-exec-log4j.properties 7 6.启动运行 7 7.远程执行HSQL 8 8.基本命令 8 9.单点方案 9 10.和Spark集成 9 11.和Sqoop集成 9 11.1.修改sqoop-env.sh 9 11.2.修改sqoop-site.xml 10 11.3.复制hadoop的jar文件 10 11.4.验证测试 10 12.常见错误 11 13.相关文档 1...
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Spark源码分析之三:Stage划分
继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分。 Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。那么我们先来看下代码: // 处理Job提交的函数 private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskContext, Iterator[_]) => _, partitions: Array[Int], callSite: CallSite, listener: JobListener, properties: Properties) { var finalStage: ResultStage = null // 利用最后一个RDD(finalRDD),创建最后的stage对象:finalStage try { // New stage creation may throw an...
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