sqark-sql登录进去后，过段时间就会自动退出。并且会报
2019-02-26 18:38:09 INFO SparkSQLCLIDriver:951 - Spark master: yarn, Application Id: application_1550658770519_0084
spark-sql>
>
> use 2019-02-26 18:38:32 ERROR YarnClientSchedulerBackend:70 - YARN application has exited unexpectedly with state FAILED! Check the YARN application logs for more details.，以前一直都没有出现过。
数据量过大，mysql支持不了。mysql只是个临时方案，最终大数据搭建好了以后，还是需要把mysql的数据，导入到hadoop中。
同事说spark-sql插入不了数据，读取数据可以。写会报以下错误
2019-02-20 19:12:40 INFO audit:371 - ugi=root ip=unknown-ip-addr cmd=get_table : db=dataall tbl=track_pc
Error in query: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://aaaaa:9000/user/hive/warehouse/dataall.db/track_pc/.hive-staging_hive_2019-02-20_19-12-39_656_7771985312772642109-1/-ext-10000/part-00000-53761c78-6e3b-47e0-b203-57fba5f90856-c000, expected: hdfs://bbbbb;
hive读取数据，插入数据都可以。
mysql的数据库数据过大，做数据分析，需要从mysql转向hadoop。
kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
namenode是hadoop的核心，如果namenode宕机，整个hadoop都会挂掉。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
通过sql的方式，读取数据，根我们常用的关系型数据库差不多，更容易上手，当然没有updata和delete。
hive和spark sql 默认用的都是derby，上篇文章说了，hive怎么使用mysql做为元数据库。
spark sql使用hive的配置来连接mysql，配置下来挺简单的，并且不需要启动hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
hive默认使用derby数据库，了解了一下，测试环境可以用。真正线上还是替换成mysql还是比较靠谱。
spark-sql是spark的一个核心组件，可以实现简单的关系型数据库操作。