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五月色做受网站如何做好网络销售技巧

news 2026/4/7 3:54:23

五月色做受网站,如何做好网络销售技巧,做网站用的符号,做优化的网站用什么空间好文章目录 Spark Load 导入Hive数据一、Spark Load导入Hive非分区表数据 1、在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据 2、启动Hive，在Hive客户端创建Hive表并加载数据 3、在Doris中创建Hive外部表 4、创建Doris表 5、创建Spark Load导入任务 6…

文章目录

Spark Load 导入Hive数据

一、Spark Load导入Hive非分区表数据

1、在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据

2、启动Hive，在Hive客户端创建Hive表并加载数据

3、在Doris中创建Hive外部表

4、创建Doris表

5、创建Spark Load导入任务

6、Spark Load任务查看

7、查看Doris结果

二、Spark Load 导入Hive分区表数据

1、在node3 hive客户端，准备向Hive表加载的数据

2、创建Hive分区表并，加载数据

3、创建Doris分区表

4、创建Spark Load导入任务

5、Spark Load任务查看

6、查看Doris结果

Spark Load 导入Hive数据

一、Spark Load导入Hive非分区表数据

1、在node3hive客户端，准备向Hive表加载的数据

hive_data1.txt：

1,zs,18,100
2,ls,19,101
3,ww,20,102
4,ml,21,103
5,tq,22,104

2、启动Hive，在Hive客户端创建Hive表并加载数据

#配置Hive 服务端$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<value>false</value>
</property>
注意：此配置项为关闭metastore版本验证，避免在doris中读取hive外表时报错。#在node1节点启动hive metastore
[root@node1 ~]# hive --service metastore &#在node3节点进入hive客户端建表并加载数据 
create table hive_tbl (id int,name string,age int,score int) row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath '/root/hive_data1.txt' into table hive_tbl;#查看hive表中的数据
hive> select * from hive_tbl;
1	zs	18	100
2	ls	19	101
3	ww	20	102
4	ml	21	103
5	tq	22	104

3、在Doris中创建Hive外部表

使用Spark Load 将Hive非分区表中的数据导入到Doris中时，需要先在Doris中创建hive 外部表，然后通过Spark Load 加载这张外部表数据到Doris某张表中。

#Doris中创建Hive 外表
CREATE EXTERNAL TABLE example_db.hive_doris_tbl
(
id INT,
name varchar(255),
age INT,
score INT
)
ENGINE=hive
properties
(
"dfs.nameservices"="mycluster",
"dfs.ha.namenodes.mycluster"="node1,node2",
"dfs.namenode.rpc-address.mycluster.node1"="node1:8020",
"dfs.namenode.rpc-address.mycluster.node2"="node2:8020",
"dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster" = "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider",
"database" = "default",
"table" = "hive_tbl",
"hive.metastore.uris" = "thrift://node1:9083"
);

注意：

在Doris中创建Hive外表不会将数据存储到Doris中，查询hive外表数据时会读取HDFS中对应hive路径中的数据来展示，向hive表中插入数据时，doris中查询hive外表也能看到新增数据。
如果Hive表中是分区表，doris创建hive表将分区列看成普通列即可。

以上hive外表结果如下：

mysql> select * from hive_doris_tbl;
+------+------+------+-------+
| id   | name | age  | score |
+------+------+------+-------+
|    1 | zs   |   18 |   100 |
|    2 | ls   |   19 |   101 |
|    3 | ww   |   20 |   102 |
|    4 | ml   |   21 |   103 |
|    5 | tq   |   22 |   104 |
+------+------+------+-------+

4、创建Doris表

#创建Doris表
create table spark_load_t2(
id int,
name varchar(255),
age int,
score double
) 
ENGINE = olap
DUPLICATE KEY(id)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 8;

5、创建Spark Load导入任务

创建Spark Load任务后，底层Spark Load转换成Spark任务进行数据导入处理时，需要连接Hive，所以需要保证在Spark node1-node3节点客户端中SPARK_HOME/conf/目录下有hive-site.xml配置文件，以便找到Hive ,另外，连接Hive时还需要MySQL 连接依赖包，所以需要在Yarn NodeManager各个节点保证$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib路径下有mysql-connector-java-5.1.47.jar依赖包。

#把hive客户端hive-site.xml 分发到Spark 客户端（node1-node3）节点$SPARK_HOME/conf目录下
[root@node3 ~]# scp /software/hive-3.1.3/conf/hive-site.xml  node1:/software/spark-2.3.1/conf/
[root@node3 ~]# scp /software/hive-3.1.3/conf/hive-site.xml  node2:/software/spark-2.3.1/conf/
[root@node3 ~]# cp /software/hive-3.1.3/conf/hive-site.xml  /software/spark-2.3.1/conf/#将mysql-connector-java-5.1.47.jar依赖分发到NodeManager 各个节点$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib路径中
[root@node3 ~]# cp /software/hive-3.1.3/lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar /software/hadoop-3.3.3/share/hadoop/yarn/lib/
[root@node3 ~]# scp /software/hive-3.1.3/lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar node4:/software/hadoop-3.3.3/share/hadoop/yarn/lib/
[root@node3 ~]# scp /software/hive-3.1.3/lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar node5:/software/hadoop-3.3.3/share/hadoop/yarn/lib/

编写Spark Load任务，如下：

LOAD LABEL example_db.label2
(
DATA FROM TABLE hive_doris_tbl
INTO TABLE spark_load_t2
)
WITH RESOURCE 'spark1'
(
"spark.executor.memory" = "1g",
"spark.shuffle.compress" = "true"
)
PROPERTIES
(
"timeout" = "3600"
);

6、Spark Load任务查看

登录Yarn Web UI查看对应任务执行情况：

执行命令查看Spark Load 任务执行情况：

mysql> show load order by createtime desc limit 1\G;
*************************** 1. row ***************************JobId: 37128Label: label2State: FINISHEDProgress: ETL:100%; LOAD:100%Type: SPARKEtlInfo: unselected.rows=0; dpp.abnorm.ALL=0; dpp.norm.ALL=0TaskInfo: cluster:spark1; timeout(s):3600; max_filter_ratio:0.0ErrorMsg: NULLCreateTime: 2023-03-10 18:13:19EtlStartTime: 2023-03-10 18:13:34EtlFinishTime: 2023-03-10 18:15:27LoadStartTime: 2023-03-10 18:15:27
LoadFinishTime: 2023-03-10 18:15:30URL: http://node1:8088/proxy/application_1678424784452_0007/JobDetails: {"Unfinished backends":{"0-0":[]},"ScannedRows":0,"TaskNumber":1,"LoadBytes":0,"All backends":{"0-0":[-1]},"FileNumber":0,"FileSi
ze":0} TransactionId: 24081ErrorTablets: {}
1 row in set (0.00 sec)