月下旬更新速递丨 实战场景深化、集成能力升级与开发进阶

初冬来临,一波热气腾腾的更新也准时抵达!我们聚焦实战技巧、集成增强与开发进阶,一系列新功能与新教程,助你在数据分析与系统开发的效率上再进一步。

一、实战技巧精讲

雷达图:多维度数据的“透视镜”,3步读懂数据真相》→ 聚焦雷达图核心应用场景,快速掌握多对象、多维度数据的可视化分析方法。

用图表解锁你的生活“数据密码”!》→ 探索图表在日常场景中的应用,让数据解读更直观、更具操作性。

二、直播上线

2025新特性实战解读(上)数据分析效率倍增秘籍》→ 解析2025新特性落地路径,助力实现数据分析效率成倍提升。

三、技术经验分享

【专家分享】数据排序的“权力游戏”:优先级规则决定谁先谁后》→解读高级排序的业务配置逻辑,让关键数据始终处于优先展示位置。

四、二次开发视频

扩展包开发知识点——前端改造》→从需求分析入手到最终实现的全流程讲解,帮助您快速入门上手Smartbi前端改造。

五、任务持续上线

【初级任务】解锁生活“数据密码”,可视化创意实践任务》→发起可视化创意任务,推动数据表达更生动、更具趣味性。

【初级任务】玩转雷达图解数据,200麦豆等你拿!》→推出雷达图实战任务,以激励方式提升多维数据分析技能。

六、全新素材上线

AD域(LDAP/LDAPS)登录验证V2》→扩展域账号登录支持,实现与企业Windows认证体系无缝对接。

数据模型:对接RestfulAPI接口》→打通数据模型与RestfulAPI对接通道,提升系统集成与数据获取效率。

计划任务:定时清空用户属性缓存→引入缓存自动清理机制,确保权限变更实时生效、业务数据及时更新。

用户同步:BI系统自定义用户所属组》→优化用户组同步逻辑,实现自定义组信息自动识别与补全。

审核流程:可以调用自助ETL》→增强审核流程集成能力,支持在用户任务节点直接调用自助ETL过程。

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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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