Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

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'user'='dbadmin', 'password'='xxx'); 查询Spark表，验证显示的数据是否与DWS数据相同： SELECT * FROM spk_dws_order; 可以验证返回的数据与1中所示的数据相同。 父主题： 周边云服务对接

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sparknormal-examples/SparkThriftServerJavaExample 通过JDBC访问Spark SQL的Java/Scala示例程序。 本示例中，用户自定义JD BCS erver的客户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 sparknormal-examp

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由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间，仍在此实例上运行的业务有可能会发生失败。 URL连接介绍 多主实例模式 多主实例模式的客户端读取Zo

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Spark同时访问两个集群中的HBase的Scala示例程序。 sparksecurity-examples/SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 sparksecurit

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方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。

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使用which java命令查看默认的JAVA命令是否是客户端的JAVA。 如果不是，请按正常的客户端执行流程。 source ${client_path}/bigdata_env kinit 用户名，然后输入用户名对应的密码，启动任务即可。 父主题： 使用Spark

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开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase

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名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的任务需要使用指定Yarn队列功能，该用户需要已授权有相关Yarn队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 是否第一次从 MRS 导入数据到关系型数据库？

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名、输入路径的子目录名及子文件名不能包含特殊字符/\"':;,中的任意字符。 如果设置的任务需要使用指定Yarn队列功能，该用户需要已授权有相关Yarn队列的权限。 设置任务的用户需要获取该任务的执行权限，并获取该任务对应的连接的使用权限。 操作步骤 是否第一次从MRS导入数据到关系型数据库？

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MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例 12:57 Hive的JDBC接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase通用API使用样例

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数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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JDB CS erver支持多用户多并发接入，但当并发任务数量较高的时候，默认的JDBCServer配置将无法支持，因此需要进行优化来支持该场景。 操作步骤 设置JDBCServer的公平调度策略。 Spark默认使用FIFO（First In First Out）的调度策略，但对于多并发的场景，使用FIFO策略容易导

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用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行数据表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以HA模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例对外服务。在hdfs上创建"/home/data"目录，新增包含如下内容的文件并上传到hdfs的"/home/data"目录下。

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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数据库中都是可见的。 上层为Hive的MetaStore，该层有了各个DB之分。在每个DB中，又有Hive的临时表与Hive的持久化表，因此在Spark中允许三个层次的同名数据表。 查询的时候，Spark SQL优先查看是否有Spark的临时表，再查找当前DB的Hive临时表，最后查找当前DB的Hive持久化表。

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由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间，仍在此实例上运行的业务有可能会发生失败。 URL连接介绍 多主实例模式 多主实例模式的客户端读取Zo

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JDBC常用参数参考 targetServerType 原理：值为master时会依次尝试连接串中配置的IP，直到能够连接到集群中的主机。 值为slave时会依次尝试连接串中配置的IP，直到能够连接到集群中的备机（查询语句为：select local_role, db_state

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<keytool工具的安装路径> 请替换为JDK或JRE安装路径的bin目录，例如C:\Program Files (x86)\Java\jdk11.0.7\bin。 <MariaDBCACert> 请设置truststore文件的名称。建议设置为具有业务意义的名称，便于后续识别。

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为 数据仓库 类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

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