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在Kettle(PDI)跑Apache Spark作业

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hadoop上要跑Apache Spark作业

使用的ETL工具是Kettle(PDI)

 

目前能够执行像mapreduce一样执行作业，插件以及demo在附近中

在Kettle(PDI)跑Apache Spark作业_第1张图片

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在Kettle(PDI)跑Apache Spark作业_第2张图片

 

使用Apache Spark最大的原因是基于内存运算速度较快，性能较好，在实际应用中，Hive的使用范围比较广，需要将Hive基于Mapreduce的运算引擎切换为Apache Spark，在Apache Spark安装好后，执行如下命令，启动SparkSQL thrift JDBC/ODBC Server

./sbin/start-thriftserver.sh --master yarn --executor-memory 512m --hiveconf hive.server2.thrift.port=10050

使用Hive Driver JDBC连接SparkSQL和查询数据

 

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