[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子： mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .

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练习例子1。 package com.haiyang

import java.nio.charset.Charset

import org.apache.flume.api.RpcClientFactory import org.

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 说在前面的话 　　默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不使用，为了支持多用户会话， 则需要一个独立的元数据库，使用MySQL作为元数据库，Hive内部对MySQL提供了很好的支持。

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一：安装openfire 1、安装系统中缺少的JAVA插件 #yum -y install java* wget* 2、配置java环境#vi /etc/profile在文件末尾添加内容如下：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.

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如果需要直接安装Hive，可以跳过编译步骤，从Hive的官网下载编译好的安装包，下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html 。 C.1  编译Hive C.1.1   下载Hive源代码包 在Hive的官网下载页面上下载，为加快下载速度选择中国境内的镜像，并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包。

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 说在前面的话 　　默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不使用，为了支持多用户会话， 则需要一个独立的元数据库，使用MySQL作为元数据库，Hive内部对MySQL提供了很好的支持。

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当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

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如果需要直接安装Hive，可以跳过编译步骤，从Hive的官网下载编译好的安装包，下载地址为http://hive.apache.org/downloads.html 。 C.1  编译Hive C.1.1   下载Hive源代码包 在Hive的官网下载页面上下载，为加快下载速度选择中国境内的镜像，并下载apache-hive-1.2.1-src.tar.gz源代码包。

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大数据项目架构

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官方参考文档：

http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.

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