通过Hue执行SparkSQL 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中执行SparkSql语句时，可以通过Hue完成任务。 配置Spark2x 使用SparkSql编辑器之前需要先修改Spark2x配置。 进入Spark2x的全部配置页面，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.shuffle.partitions SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数。 200 父主题： Spark SQL性能调优

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使用spark-sql操作Hudi表 本章节仅适用于 MRS 3.5.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍通过spark-sql使用Hudi功能。 前提条件 在Manager界面创建用户并添加hadoop和hive用户组，主组加入hadoop。 操作步骤 下载并安装Hu

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数

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包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录 DLI 管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。 图11 选择队列和数据库 在SQL编辑区域输入下列命令创建UDF函数，单击“执行”提交创建。 CREATE FUNCTION

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仅影响Spark Thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 滚动重启不影响任务。 滚动重启2个实例约10分钟。 Flink 直接重启 仅影响Flink Server任务，Flink Jar、Flink SQL任务不受影响。

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type 是 String 节点类型： HiveSQL： 执行Hive SQL脚本 SparkSQL： 执行Spark SQL脚本 DWSSQL：执行DWS SQL脚本 DLISQL：执行DLI SQL脚本 Shell ：执行Shell SQL脚本 CDM Job：执行CDM作业 DIS

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用户名/logs）。 日志已被清理（spark的JobHistory默认存放7天的eventLog，配置项为spark.history.fs.cleaner.maxAge；MapReduce默认存放15天的任务日志，配置项为mapreduce.jobhistory.max-age-ms）。

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type 是 String 节点类型： HiveSQL： 执行Hive SQL脚本 SparkSQL： 执行Spark SQL脚本 DWSSQL：执行DWS SQL脚本 DLISQL：执行DLI SQL脚本 Shell ：执行Shell SQL脚本 CDMJob：执行CDM作业 DIS

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数据湖探索（DLI） MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server 分布式数据库中间件（DDM） 本地CSV文件 本地自建的MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL

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type 是 String 节点类型： HiveSQL： 执行Hive SQL脚本 SparkSQL： 执行Spark SQL脚本 DWSSQL：执行DWS SQL脚本 DLISQL：执行DLI SQL脚本 Shell ：执行Shell SQL脚本 CDMJob：执行CDM作业 DIS

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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ples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。

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Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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Jar和Spark python程序，执行Spark application，计算和处理用户数据。 提交Spark作业 提交SparkSQL作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。SparkSQL作业用于查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Spark

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仅影响Spark Thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 滚动重启不影响任务。 滚动重启2个实例约10分钟。 Flink 直接重启 仅影响Flink Server任务，Flink Jar、Flink SQL任务不受影响。

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Manager页面上进行Impala SQL作业管理。 Spark2x 升级到3.1.1版本。 ZooKeeper 升级到3.6.3版本。 管理控制台 支持补丁在线推送及更新。 支持包周期集群中的部分节点退订。 作业提交API新增支持FlinkSQL作业类型。 支持指定资源池的弹性伸缩能力。

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mples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。

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通过JDBC访问Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用

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通过JDBC访问Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序开发思路 通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Java） 过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用

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在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION

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