Getting Started 1. Install Livy Download Livy packages from here. 2. Run Livy To run the Livy server, you will also need an Apache Spark installation. You can get Spark releases at https://spark.apache.org/downloads.html. Livy requires at least Spark 1.6 and supports Scala 2.11 and 2.12 builds of Spark.

Livy is an open source REST interface for interacting with Apache Spark from anywhere. It supports executing snippets of code or programs in a Spark context that runs locally or in Apache Hadoop YARN. Pull requests are welcomed! But before you begin, please check out the Wiki. To build Livy, you will need:

Apache Livy is an open source REST interface for interacting with Apache Spark from anywhere. It supports executing snippets of code or programs in a Spark context that runs locally or in …

2017年2月12日 · Livy是当前spark上最好的管控平台， 即使不使用Livy，也可以借鉴Livy的设计思路。 当然Livy当前还没完全成熟，下面列举了几个待完善的点，社区也在开发过程中，希望Livy后续变得更加完善。

2021年11月3日 · 使用livy有两种操作模式： 1、交互式模式：这种模式就类似于在 linux 中spark-sql进入的交互模式一样，会给当前客户端创建一个会话，只要不进行quit,此会话一直会保留，且一次只能操作一个sql语句，操作的sql都能返回结果

Apache Livy is a service that enables easy interaction with a Spark cluster over a REST interface. It enables easy submission of Spark jobs or snippets of Spark code, synchronous or asynchronous result retrieval, as well as Spark Context management, all via a simple REST interface or an RPC client library.

2024年10月26日 · Livy 是一个 REST API，可以将 Spark 计算引入不同编程语言中，包括 Python。 本文将详细介绍如何使用 Livy 进行 Python 编程，并提供一些实用的代码示例。 什么是 Apache Livy？ Apache Livy 是一个用于与 Apache Spark 进行交互的服务，可以为多种编程语言（如 Python 和 Scala）提供 REST API 支持。 通过 Livy，用户能够轻松提交 Spark 作业，管理 Spark 交互式会话。 在使用 Livy 之前，需要确保已安装 Apache Spark 和 Livy。 可以通过以下 …

2024年10月16日 · Apache Livy is an open source REST interface for interacting with Apache Spark from anywhere. It supports executing snippets of code or programs in a Spark context that runs locally or in Apache Hadoop YARN.

2021年4月28日 · 本文介绍了如何针对企业级大数据平台对Livy进行深度定制，以支持多条SQL并行查询、增强日志反馈、优化提交流程、改进结果存储策略、实现数据审计功能、适应容器化部署以及增加对Flink的支持，从而提升用户交互体验和平台性能。

Livy是一个提供Rest接口和spark集群交互的服务。 它可以提交Spark Job或者Spark一段代码,同步或者异步的返回结果;也提供Sparkcontext的管理,通过Restful接口或RPC客户端库。