二月内容合辑丨磁盘清理、图表进阶与AI探索

新春二月,学习正酣!二月更新聚焦磁盘清理、图表进阶、场景深化与AI探索,助你在数据智能的道路上驰骋前行!

一、场景应用精选

酱油的数字化呼吸:当千年技艺遇上数据分析》→探索传统工艺与数据分析结合,领略数字化赋能案例。
【联合图】你的业务“双视角侦察机”使用指南》→学习联合图实战应用,提升业务分析效率。

【瀑布图】财务的“瀑布流水账”,一眼看穿数字背后的故事》——用瀑布图拆解财务数据流转,洞悉每一笔增减的来龙去脉。

【函数】Exclude函数:你的数据分析“一键清屏”神器!》——掌握Exclude函数用法,轻松排除干扰数据,聚焦关键信息。

二、二次开发视频更新

(5-2)扩展包开发知识点——知识库升级以及查询对象》→深入学习扩展包开发,掌握知识库升级与查询对象技术。

三、技术经验分享

Smartbi磁盘空间告急?这篇清理指南让你轻松腾出几十GB!》→学习磁盘空间清理方法,释放存储资源,优化系统性能。

四、AI每日一学

【AI每日一学】讲一下MCP的三个场景及优势与局限性》→每日一学AI知识,快速掌握MCP的核心要点。

五、新年活动进行中

新年第③弹 | 新春祝福驰骋:马上送祝福,立马领麦豆!》→参与新春祝福活动,赢取麦豆奖励,开启新年好运。

六、任务持续上线

【BI知识闯关】Smartbi磁盘空间告急?这篇清理指南让你轻松腾出几十GB!》→通过知识闯关巩固磁盘清理技巧,提升运维能力。
【行业场景】制曲环节合格率诊断实战》→深入制曲生产场景,学习合格率诊断分析方法,助力质量提升。
【图表应用】驾驭“联合图”,成为业务的双视角指挥官》→掌握联合图使用技巧,实现业务数据的多维度洞察。
【AI知识巩固】讲一下MCP的三个场景及优势与局限性》→巩固AI知识,了解MCP的典型场景及其优缺点。

【图表应用】瀑布图一眼看穿数字背后的故事》——实战演练瀑布图,让财务、库存等流水数据一目了然。
【函数】Exclude函数实战任务》——通过任务实战,熟练运用Exclude函数进行数据筛选与分析。

磁盘清理释放空间,联合图表洞察双维,Exclude函数精准筛选,AI探索拓展认知——二月合辑,与数据共赴新春新征程!

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大数据源-Smartbi通过JDBC方式连接SparkSQL

数据连接 发表于 2019-11-21 14:07
发表于 2019-11-21 14:07:53
Hive是支持JDBC方式连接的,因为它自带了一个Thrift Server。
这个Thrift Server是FaceBook开发的一个接口,可以让程序通过ODBC、JDBC的方式连接。
同样的,SparkSQL也自带了这个Thrift Server,所以SparkSQL也可以通过JDBC的方式连接,用来访问Hive里面建好的表的数据。
操作步骤如下:
第一步:启动SparkSQL中自带的Thrifter Server
1、从hive的安装目录下,找到conf/hive-site.xml文件,拷贝到Spark所有节点的安装目录下conf文件夹;
2、如果hive的元数据存储是用mysql的话,那么还需要把mysql的jdbc包放到Spark所有节点的安装目录下的jars目录(低版本的是lib目录);
3、启动Thrift server,在spark安装目录下执行:
内网连接:
sbin/start-thriftserver.sh --master spark://10.9.2.100:7077  --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
   
外网连接:
sbin/start-thriftserver.sh   --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000  --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=hadoop-master     --master spark://10.9.2.100:7077  --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar

        采用spark on yarn的方式
        sbin/start-thriftserver.sh  --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar --master yarn --driver-cores 2 --driver-memory 2G --executor-cores 2 --executor-memory 2G --num-executors 8

其中:
spark://10.9.2.100:7077:是Spark的master地址,根据需要修改
/usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar:是mysql的jdbc的jar包的路径,根据需要修改
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000:端口是10000,如果跟hive的端口冲突了,可以根据需要修改
4、启动完成后,用jps命令,可以看到一个SparkSubmit的进程
5、用beeline连接测试一下是否OK,用法如下(IP地址和端口根据需要修改):
cd spark的安装目录/bin
[hadoop@node1 bin]$ ./beeline -u [url=]jdbc:hive2://192.168.1.26:10000/default -n hadoop[/url]
0: [url=]jdbc:hive2://192.168.1.26:10000/default[/url]> show databases;
0: [url=]jdbc:hive2://192.168.1.26:10000/default[/url]> show tables;
0: [url=]jdbc:hive2://192.168.1.26:10000/default[/url]> !quit

第二步:用Smartbi连接SparkSQL
1、把Thrift Server相关的jar包放到smartbi的lib目录下,从spark安装目录下的jars目录找到需要以下jar包:
hive-beeline-1.2.1.spark2.jar
hive-cli-1.2.1.spark2.jar
hive-exec-1.2.1.spark2.jar
hive-jdbc-1.2.1.spark2.jar
hive-metastore-1.2.1.spark2.jar
spark-hive_2.11-2.1.0.jar
spark-hive-thriftserver_2.11-2.1.0.jar
spark-network-common_2.11-2.1.0.jar
libfb303-0.9.2.jar
libthrift-0.9.2.jar
httpclient-4.5.2.jar
httpcore-4.4.4.jar
hadoop-common-2.7.3.jar

同时删除smartbi自带的httpclient-4.2.5.jar、httpcore-4.2.5.jar

2、重启Smartbi
3、新建数据源时,填写以下信息:
数据源类型:hadoop_hive
Driver:org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
URL:[url=]jdbc:hive2://122.23.368.32:10000/default[/url]
用户:hadoop
密码:一般默认是空

高级模式
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最后回复于:2019-11-21 14:07

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