怎么进行SparkSQL部署与简单使用

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一、运行环境

Ø JDK：1.8.0_45 64位

Ø hadoop-2.6.0-cdh6.7.0

Ø Scala：2.11.8

Ø spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh6.7.0（需要自己编译）

Ø hive-1.1.0-cdh6.7.0

Ø MySQL5.6

二、SparkSQL运行准备

#元数据存在MySQL，启动MySQL

[root@hadoop001 ~]# su mysqladmin
[mysqladmin@hadoop001 root]$ cd ~
[mysqladmin@hadoop001 ~]$ service mysql start
Starting MySQL                                             [  OK  ]

#启动HDFS

[hadoop@hadoop001 sbin]$ ./start-dfs.sh

#配置SparkSQL 的hive-site.xml

[hadoop@hadoop001 ~]$ cp $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/

三、SparkSQL启动

#spark-sehll方式启动：

[hadoop@hadoop001 bin]$ ./spark-shell --master local[2] \
 --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar
 
scala> spark.sql("use hive_data2").show(false)
scala> spark.sql("select * from emp").show(false)
+-----+------+---------+----+----------+-------+------+------+                  
|empno|ename |job      |mgr |hiredate  |salary |comm  |deptno|
+-----+------+---------+----+----------+-------+------+------+
|7369 |SMITH |CLERK    |7902|1980-12-17|800.0  |null  |20    |
|7499 |ALLEN |SALESMAN |7698|1981-2-20 |1600.0 |300.0 |30    |
|7521 |WARD  |SALESMAN |7698|1981-2-22 |1250.0 |500.0 |30    |
|7566 |JONES |MANAGER  |7839|1981-4-2  |2975.0 |null  |20    |
|7654 |MARTIN|SALESMAN |7698|1981-9-28 |1250.0 |1400.0|30    |
|7698 |BLAKE |MANAGER  |7839|1981-5-1  |2850.0 |null  |30    |
|7782 |CLARK |MANAGER  |7839|1981-6-9  |2450.0 |null  |10    |
|7788 |SCOTT |ANALYST  |7566|1987-4-19 |3000.0 |null  |20    |
|7839 |KING  |PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0 |null  |10    |
|7844 |TURNER|SALESMAN |7698|1981-9-8  |1500.0 |0.0   |30    |
|7876 |ADAMS |CLERK    |7788|1987-5-23 |1100.0 |null  |20    |
|7900 |JAMES |CLERK    |7698|1981-12-3 |950.0  |null  |30    |
|7902 |FORD  |ANALYST  |7566|1981-12-3 |3000.0 |null  |20    |
|7934 |MILLER|CLERK    |7782|1982-1-23 |1300.0 |null  |10    |
|8888 |HIVE  |PROGRAM  |7839|1988-1-23 |10300.0|null  |null  |
+-----+------+---------+----+----------+-------+------+------+

#spark-sql方式启动：

[hadoop@hadoop001 bin]$ ./spark-sql --master local[2] \
--driver-class-path ~/software/mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar   
#进入数据库
spark-sql> use hive_data2;
18/08/30 20:36:52 INFO HiveMetaStore: 0: get_database: hive_data2
18/08/30 20:36:52 INFO audit: ugi=hadoop        ip=unknown-ip-addr      cmd=get_database: hive_data2
Time taken: 0.114 seconds
#查询数据
spark-sql> select * from emp;
18/08/30 20:37:05 INFO DAGScheduler: Job 0 finished: processCmd at CliDriver.java:376, took 1.292944 s
7369    SMITH   CLERK   7902    1980-12-17      800.0   NULL    20
7499    ALLEN   SALESMAN        7698    1981-2-20       1600.0  300.0   30
7521    WARD    SALESMAN        7698    1981-2-22       1250.0  500.0   30
7566    JONES   MANAGER 7839    1981-4-2        2975.0  NULL    20
7654    MARTIN  SALESMAN        7698    1981-9-28       1250.0  1400.0  30
7698    BLAKE   MANAGER 7839    1981-5-1        2850.0  NULL    30
7782    CLARK   MANAGER 7839    1981-6-9        2450.0  NULL    10
7788    SCOTT   ANALYST 7566    1987-4-19       3000.0  NULL    20
7839    KING    PRESIDENT       NULL    1981-11-17      5000.0  NULL    10
7844    TURNER  SALESMAN        7698    1981-9-8        1500.0  0.0     30
7876    ADAMS   CLERK   7788    1987-5-23       1100.0  NULL    20
7900    JAMES   CLERK   7698    1981-12-3       950.0   NULL    30
7902    FORD    ANALYST 7566    1981-12-3       3000.0  NULL    20
7934    MILLER  CLERK   7782    1982-1-23       1300.0  NULL    10
8888    HIVE    PROGRAM 7839    1988-1-23       10300.0 NULL    NULL

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本文题目：怎么进行SparkSQL部署与简单使用
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怎么进行SparkSQL部署与简单使用

一、运行环境

二、SparkSQL运行准备

三、SparkSQL启动

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