Inicio de Scala REPL - Teradata QueryGrid

Teradata® QueryGrid™ Guía de instalación y uso- 3.00

Deployment
VantageCloud
VantageCore
Edition
Enterprise
IntelliFlex
Lake
VMware
Product
Teradata QueryGrid
Release Number
3.00
Published
Marzo de 2023
Language
Español
Last Update
2023-04-04
dita:mapPath
es-ES/dtm1676313130103.ditamap
dita:ditavalPath
ft:empty
dita:id
B035-5991
Product Category
Analytical Ecosystem
El cliente admitido para interactuar con el iniciador de Spark SQL es el Scala Read-Eval-Print-Loop (REPL), conocido también como spark-shell. Para usar el iniciador de Spark SQL, debe iniciarse el shell de Spark mediante el siguiente archivo JAR:
  • spark-loaderfactory
  1. Inicie sesión en el nodo en que desea iniciar el shell de Spark.
  2. Ubique la ruta del conector en /opt/teradata/tdqg/connector/tdqg-spark-connector/<version>/lib/)
  3. Agregue el archivo JAR.
  4. Inicie el shell de Spark.
    A continuación se muestra una ruta de ejemplo para iniciar el shell de Spark:
    spark-shell --jars /opt/teradata/tdqg/connector/tdqg-spark-connector/
    version/lib/spark-loaderfactory-version.jar --master yarn
    Cuando use clústeres de CDH, utilice el nombre de comando spark2-shell en lugar de spark-shell.
    Cuando use un clúster que tenga Scala 2.12, como Dataproc 1.5 o una versión posterior, use spark-loaderfactory-scala212 como se muestra en el siguiente ejemplo:
    spark-shell --jars /opt/teradata/tdqg/connector/tdqg-spark-connector/version/lib/spark-loaderfactory-scala212-version.jar --master yarn