intergrate sparkSQL with hive

本文介绍如何配置Hive以使用MySQL作为元数据存储,并解决启动Spark-shell时出现的相关异常问题。通过调整Hive配置文件及添加MySQL连接驱动,确保Hive与Spark能正确连接并读取元数据。

1.configuration


copy hive-site to {spack_HOME}/conf ,and add two properties:


<!--    <property>
        <name>hive.metastore.local</name>
        <value>true</value>
    </property>
 -->

    <property>    
       <name>hive.metastore.schema.verification</name>    
       <value>false</value>    
        <description>    
        Enforce metastore schema version consistency.    
        True: Verify that version information stored in metastore matches with one from Hive jars.  Also disable automatic    
              schema migration attempt. Users are required to manully migrate schema after Hive upgrade which ensures    
              proper metastore schema migration. (Default)    
        False: Warn if the version information stored in metastore doesn't match with one from in Hive jars.    
        </description>    
     </property>  

2.细节问题

默认情况下,Hive是使用derby保存metadata元数据,若使用Mysql来保存metadata,在启动Spark-shell是会出现一个异常
Exception in thread "main" Java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.Hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient

解决的方法是添加MySQL的连接驱动到

  1. export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/hadoop/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar 


<think>好的,我现在要回答用户关于SciPy的odeint函数的问题。首先,我需要确认用户的问题是什么。他们想了解或介绍scipy.integrate.odeint,对吗? 嗯,首先我得回想一下odeint的基本信息。odeint是SciPy库中用于求解常微分方程组(ODEs)的函数。属于integrate模块。它的主要功能是通过数值方法来积分常微分方程组,通常用于初始值问题。 用户可能需要知道如何使用这个函数,参数是什么,以及示例。我应该先介绍它的用途,然后逐步讲解参数和使用方法。需要注意用户可能对ODE求解不太熟悉,所以解释时要尽量清晰。 首先,odeint的全称是什么?可能不需要全称,直接说它是用来解决初值问题的。它的基本调用方式是什么样的?函数签名是重要的,比如odeint(func, y0, t, args=(), ...),这里func是微分方程的函数,y0是初始条件,t是时间点,args是额外参数。 然后需要解释每个参数的作用。func应该是一个计算导数在某个时间点和状态的函数,比如dy/dt = f(y, t, args)。y0是初始状态,t是时间序列,返回的是每个时间点的状态。 接下来,可能需要一个具体的例子来展示如何使用odeint。比如解一阶常微分方程,比如dy/dt = -ky,初始条件y(0)=5,时间点t = 0到10。这时候可以写出对应的函数定义,然后调用odeint,并得到结果。 但还要注意,高阶微分方程如何处理,比如二阶ODE,需要转化为两个一阶方程的系统。例如,y'' + y =0可以转化为y1'=y2,y2'=-y1,其中y1是原y,y2是y'。这时候初始条件变为[y1(0), y2(0)],函数返回两者的导数。 另外,参数args的用法需要说明,当微分方程有额外参数时,比如k在dy/dt=-ky中,可以通过args传递。这时候函数定义要包括这些参数,即使它们在时间上不显式依赖。 可能还需要提到一些注意事项,比如函数的正确性依赖于方程的定义是否正确,步长控制,求解器的选择(odeint默认使用的是LSODA算法,来自ODEPACK,能自动切换刚性和非刚性方法)。 此外,SciPy的文档建议对于新代码使用solve_ivp而不是odeint,因为odeint已经较老,solve_ivp有更一致的接口。但odeint仍然广泛使用,所以需要指出这一点。 最后,可能给出一个完整的代码示例,包括导入库、定义函数、设置初始条件和时间点,调用odeint,并绘图显示结果。这样用户能直观地看到整个过程。 检查是否有错误,比如函数参数顺序是否正确,是否提到时间t是否需要单调递增,以及结果的形状是否正确。例如,odeint返回的数组形状是(len(t), len(y0)),每个时间点对应一行,每个状态变量对应一列。 总结来说,回答的结构应该是:介绍odeint的功能,参数解释,使用步骤,示例(包括一阶和高阶ODE),注意事项,以及可能的替代函数solve_ivp。这样用户能全面了解如何正确使用odeint。</think>SciPy的`scipy.integrate.odeint`是一个用于求解常微分方程(ODE)初值问题的数值积分函数。它基于Fortran库ODEPACK中的LSODA算法,能自动在刚性(stiff)和非刚性(non-stiff)问题之间切换。以下是逐步介绍: --- ### **1. 函数基本语法** ```python from scipy.integrate import odeint solution = odeint(func, y0, t, args=(), ...) ``` - **参数说明**: - `func`: 定义ODE系统的函数,形式为 `dy/dt = func(y, t, *args)`。 - `y0`: 初始条件(数组,可表示多变量系统的初始状态)。 - `t`: 时间点序列,表示求解的时间范围。 - `args`: 传递给`func`的额外参数(可选)。 - **返回值**: - `solution`: 形状为`(len(t), len(y0))`的数组,表示每个时间点`t`对应的状态变量值。 --- ### **2. 使用步骤** #### **步骤1:定义ODE方程** 假设求解一阶ODE:$$\frac{dy}{dt} = -ky$$,其中$k$为常数。需将方程改写为函数: ```python def model(y, t, k): dydt = -k * y return dydt ``` #### **步骤2:设置初始条件和时间点** ```python y0 = 5 # 初始值 y(0)=5 t = np.linspace(0, 10, 100) # 时间范围0到10,分100个点 k = 0.3 # 常数参数 ``` #### **步骤3:调用`odeint`求解** ```python from scipy.integrate import odeint sol = odeint(model, y0, t, args=(k,)) ``` #### **步骤4:可视化结果** ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(t, sol) plt.xlabel('t') plt.ylabel('y(t)') plt.show() ``` --- ### **3. 高阶ODE的处理** 对于二阶ODE如:$$\frac{d^2y}{dt^2} + y = 0$$,需将其转化为一阶方程组: $$ \begin{cases} \frac{dy_1}{dt} = y_2 \\ \frac{dy_2}{dt} = -y_1 \end{cases} $$ 对应函数定义: ```python def model(y, t): y1, y2 = y dy1dt = y2 dy2dt = -y1 return [dy1dt, dy2dt] y0 = [1, 0] # 初始条件 y1(0)=1, y2(0)=0 t = np.linspace(0, 10, 100) sol = odeint(model, y0, t) ``` --- ### **4. 注意事项** - **参数顺序**:`func`的第一个参数必须是状态变量`y`,第二个是时间`t`(即使方程不显式依赖时间)。 - **性能优化**:对于复杂问题,可通过向量化或使用`numba`加速。 - **替代方案**:SciPy推荐新代码使用`solve_ivp`(接口更灵活),但`odeint`仍被广泛使用。 --- ### **5. 示例完整代码** ```python import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # 定义ODE def model(y, t, k): dydt = -k * y return dydt # 参数和初始条件 y0 = 5 t = np.linspace(0, 10, 100) k = 0.3 # 求解 sol = odeint(model, y0, t, args=(k,)) # 绘图 plt.plot(t, sol[:, 0], 'b-', label='y(t)') plt.legend() plt.show() ``` --- 通过上述步骤,用户可快速掌握`odeint`的基本用法,解决大多数ODE初值问题。
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