https://community.tableau.com/docs/DOC-7638
Apache Spark是大数据分析中最热门的事情，而Tableau是最热门的数据可视化和发现工具之一。将它们组合在一起，您就可以在大数据分析和可视化领域获得潜在的游戏规则改变。
Tableau 9支持与Spark一起使用，但设置并非完全直截了当，直到您正确设置后端组件设置。
技术堆栈
随着快速发展的开源生态系统，Apache Hadoop和Spark具有多个稳定和活跃的版本。以下技术堆栈是我们测试使用Tableau集成的。
- Hadoop 2.6或更高版本
- 蜂巢
- mySQL - 用于容纳Hive metastore_db（稍后会详细介绍）
- Spark 1.4或更高版本
- Tableau Desktop 9或更高版本
- Spark ODBC驱动程序
Hadoop 2.6
为了使所有Hive功能正常工作，您需要确保使用的是Hadoop 2.6或更高版本。有一些工作可以在早期的Hadoop发行版上使用它，但它不值得付出努力。进行Hadoop升级要简单得多。由于Hadoop升级本身就是一个广泛的过程，我将其从这篇文章中删除。
蜂巢设置
安装或升级到Hadoop 2.6后，您需要安装Hive。首先下载最新的稳定版本，解压缩分发和链接。
root @XXXXX：/ d01 / swDump #wget http://mirror.cc.columbia.edu/pub/software/apache/hive/stable/apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz
root @XXXXX：/ d01 / swDump＃md5sum apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz
root @XXXXX：/ d01 / swDump #tar -xzf apache-hive-1.1.0-bin.tar.gz
root @XXXXX：/ d01 / swDump #mv apache-hive-1.1.0-bin / srv
root @XXXXX：/ d01 / swDump #chown -R hadoop：hadoop /srv/apache-hive-1.1.0-bin
root @XXXXX：/ d01 / swDump＃ln -s /srv/apache-hive-1.1.0-bin / srv / hive
设置配置单元特定的环境变量
vim .bashrc
- ＃配置Hive环境
导出HIVE_HOME = / srv / hive
export PATH = $ PATH：$ HIVE_HOME / bin
- ##解决由于使用jline 0.9x的hadoop导致的hive错误，而hive升级到Jline2
export HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST = true
还有其他一些配置，但我们稍后会处理。
MySQL设置
Hive的默认配置附带嵌入式Derby数据存储，但它有一些限制。首先，它不能很好地适用于任何类型的生产部署。接下来它也不支持每个井的共享连接。如果我们要与Tableau连接，我们将需要这个。假设我们已经在您的系统上安装了mySQL，您可以使用Hive配置它，如下所示
以root用户身份登录mySQL，创建metastore_db，hive用户帐户和所需权限
mysql -u root -p
mysql> CREATE DATABASE metastore_db;
查询正常，1行受影响（0.00秒）
mysql> CREATE USER'hiveuser'@'％'IDENTIFIED BY'hive123';
查询正常，0行受影响（0.00秒）
mysql> GRANT all on *。* to'hiveuser'@ localhost''hive123';
查询正常，0行受影响（0.00秒）
mysql> flush特权;
查询正常，0行受影响（0.00秒）
您还需要从此处下载mySQL java连接器（http://dev.mysql.com/downloads/connector/j ），将其解压缩并复制到$ HIVE_HOME / lib
root @XXXXX：/d01/swDump/mysql-connector-java-5.1.36#cp mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar / srv / hive / lib /
root @XXXXX：/d01/swDump/mysql-connector-java-5.1.36# chown hadoop：hadoop /srv/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar
最后在$ HIVE HOME / conf中创建一个hive site.xml文件，其中包含以下条目。使用适当的值替换配置单元用户和密码。
<结构>
<属性>
<名称> javax.jdo.option.ConnectionURL </名称>
<值> JDBC：MySQL的：//本地主机/ metastore_db createDatabaseIfNotExist =真</值>
<description>元数据存储在MySQL服务器</ description>中
</属性>
<属性>
<名称> javax.jdo.option.ConnectionDriverName </名称>
<值> com.mysql.jdbc.Driver </值>
<description> MySQL JDBC驱动程序类</ description>
</属性>
<属性>
<名称> javax.jdo.option.ConnectionUserName </名称>
<值> hiveuser </值>
<description>用于连接mysql服务器的用户名</ description>
</属性>
<属性>
<名称> javax.jdo.option.ConnectionPassword </名称>
<值> hive123 </值>
<description>用于连接mysql服务器的密码</ description>
</属性>
</配置>
这就是你所有的一切（差不多）。下次登录到hive shell时，它应该连接到mySQL metastore_db，并且所有对象都将与之一起存储。您可以开始加载测试数据。
hive> create table testaadh（state String，district String，gen int，reject int）以'，'结尾的行格式分隔的字段存储为textfile;
好
所用时间：1.526秒
蜂巢>
hive> LOAD DATA INPATH'/ user/samx18/tempdata.csv'INTO TABLE testaadh;
将数据加载到表default.testaadh
表default.testaadh stats：[numFiles = 1，numRows = 0，totalSize = 552089，rawDataSize = 0]
好
您可以直接查询mySQL metastore_db以检查您的hive表是否已成功创建。
mysql -u hiveuser -p metastore_db
mysql> select * from TBLS;
+--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+-------------+---------------+--------------------+--------------------+
| TBL_ID | CREATE_TIME | DB_ID | LAST_ACCESS_TIME | 所有者| 保留| SD_ID | TBL_NAME | TBL_TYPE | VIEW_EXPANDED_TEXT | VIEW_ORIGINAL_TEXT |
+--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+-------------+---------------+--------------------+--------------------+
| 1 | 1441400778 | 1 | 0 | hadoop | 0 | 1 | hivetest | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| 6 | 1441410858 | 1 | 0 | hadoop | 0 | 6 | testaadh | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
+--------+-------------+-------+------------------+--------+-----------+-------+-------------+---------------+--------------------+--------------------+
2行（0.00秒）
火花设置
确保在Hadoop集群上安装了spark 1.4或更高版本，否则可以使用此处的说明进行设置。
要使用配置单元完成spark设置，您需要将hive-site.xml复制到您的
$ SPARK_HOME / conf目录
$ cp $ HIVE_HOME / conf / hive-site.xml $ SPARK_HOME / conf /
连接到您最喜欢的Spark shell（在我们的例子中是pyspark），并使用Spark Hive上下文测试与Hive表的连接。根据您的火花构建，您的hive上下文可能已经或可能没有为您构建。
> sqlContext = HiveContext（sc）
> results = sqlContext.sql（“SELECT * FROM testaadh”）
>
确认后，您可以通过SparkSQL访问配置单元表，启动Spark Thrift服务器。这将使Tableau能够建立连接并运行SparkSQL查询。
hadoop @ XXXXX：〜$ cd $ SPARK_HOME / sbin
hadoop @ XXXXX：/ srv / spark / sbin $ ./start-thriftserver.sh
启动org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2，登录到/srv/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/sbin/../logs/spark-hadoop-org.apache.spark.sql .hive.thriftserver.HiveThriftServer2-1-XXXXX.out
使用beeline测试与Spark Thrift服务器的连接
hadoop @ XXXXX：〜$ cd $ SPARK_HOME
hadoop @ XXXXX：/ srv / spark $ ./bin/beeline
Apache Hive的Beeline版本1.4.1
beeline>！connect jdbc：hive2：// localhost：10000
扫描完成2ms
连接到jdbc：hive2：// localhost：10000
输入jdbc的用户名：hive2：// localhost：10000：
输入jdbc：hive2：// localhost：10000的密码：
连接到：Spark SQL（版本1.4.1）
驱动程序：Spark Project Core（版本1.4.1）
事务隔离：TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0：jdbc：hive2：// localhost：10000>
桌面设置
您的服务器组件现已设置好，您可以转到桌面设置。
下载并安装以下内容
打开Tableau，并创建一个新的数据源。选择SparkSQL作为服务器类型，并填写Spark Thrift服务器的详细信息
浏览到默认架构，您应该看到能够看到您的Hive Hadoop集群表。
