使用Spark SQL连接Hive编程

最新推荐文章于 2024-06-21 14:40:16 发布

HackDashX

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本文详细介绍了如何使用Spark SQL连接和操作Hive，包括导入库、创建SparkSession、执行Hive查询、将数据存储到Hive表以及利用Hive元数据。通过示例代码展示了Spark SQL的强大功能，帮助读者掌握Spark SQL与Hive的集成应用。

Spark SQL是Apache Spark提供的一种用于处理结构化数据的模块，它提供了一种与Hive进行集成的方式。通过Spark SQL，我们可以使用Hive的元数据、执行Hive的QL查询以及将数据存储到Hive表中。在本文中，我们将探讨如何使用Spark SQL连接Hive，并提供相应的源代码示例。

导入必要的库和创建SparkSession对象

首先，我们需要导入必要的库并创建一个SparkSession对象。SparkSession是与Spark SQL交互的入口点。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark Hive Example"

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SPARKSQL3.0-Spark兼容多版本Hive源码分析

探索大数据世界 - 深入解析数据存储、分布式计算与人工智能

12-01

2560

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【Hive进阶】-- Hive SQL、Spark SQL和 Hive on Spark SQL

欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！

03-13

3589

Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给 Apache 基金会。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张表，提供类似SQL语句查询功能本质：将Hive SQL转化成MapReduce程序。Spark SQL主要用于结构型数据处理，它的前身为Shark，在Spark 1.3.0版本后才成长为正式版，可以彻底摆脱之前Shark必须依赖HIVE的局面。

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Spark SQL整合Hive

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Hive可以将SQL语句转化为MapReduce（或Apache Spark、Apache Tez）任务执行，大大降低了Hadoop的使用门槛，减少了开发MapReduce程序的时间成本。与Hive不同的是，Hive的执行引擎为MapReduce，而Spark SQL的执行引擎为Spark RDD。在IDEA中编写Spark SQL操作Hive的应用程序，然后将编写好的应用程序打包为JAR，提交到Spark集群中运行，即可对Hive进行数据的读写与分析。打包程序，然后提交到Spark集群。

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spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本...

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m0_69822077的博客

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spark整合hive就是让hive运行在spark上面，其实跟hive没有太大的关系，就是使用了hive的标准（HQL，元数据库，UDF，序列化，反序列化机制） hive原来的计算模型是MR，将计算结果写入到HDFS中，有点慢，而spark整合hive是让hive运行在spark集群上面，使用spark中的RDD（DataFrame），这样速度很快。下面来说一下这个元数据：真正要计算的数据是...

spark操作hive表源码

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应用spark2.1的api对hive对进行读写，代码中有明确的操作步骤。

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重要 ######################################## alter database hive character set latin1; ALTER TABLE hive.* DEFAULT CHARACTER SET latin1; ######################################## 1.安装hive CREATE USER 'h...

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Parquet类型文件 Parquet文件：是一种流行的列式存储格式，以二进制存储，文件中包含数据与元数据 //TODO 1.创建一个SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local[4]").appName("test07") .getOrCreate() //导包 import spark.implicits._ val sc: Spar

SparkSQL（1）：SparkSQL和Hive集成

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sparksql 操作hive_sparkSQL来完成对Hive的操作

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spark之读写Hive

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一、数据准备 1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下 1.2测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误： ERROR scheduler.LiveListenerBus: Listener EventLoggingListener threw an exception ja..

spark sql 与 spark sql on hive 区别

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Spark SQL是Spark生态系统中的一...因此，Spark SQL和Spark SQL on Hive的区别在于Spark SQL是Spark生态系统中的一个独立模块，而Spark SQL on Hive是Spark SQL的一个扩展，它允许Spark使用Hive元数据存储和查询数据。