spark-beeline导出hive表数据到csv方法,乱码原因及解决方案

本文详细介绍了在使用Hive导出数据到CSV文件时遇到的乱码和格式问题,并提供了有效的解决方案。主要问题在于导出文件的编码格式与Excel默认格式不匹配,以及列分隔符的问题。文章提供了使用concat_ws函数和iconv工具的具体步骤。

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亲测语句1: 

spark-beeline -u jdbc:hive2://10.254.1.1:13002,10.254.1.1:13002,10.254.1.1:13002 
--verbose=true --outputformat=csv -e 
"select * from lqioc_ioc_ods.wghhjrkxx limit 100000">wghhjrkxx.csv

亲测语句2:

spark-beeline -u jdbc:hive2://10.254.1.1:13002,10.254.1.1:13002,10.254.1.1:13002 
--verbose=true --outputformat=csv -e 
"select concat_ws(',',zym,xh,xm,sswg,xb,csrq,sfzhm,hhf,yhzgxf,hjd,hjmlxz,
xzd,xzmlxz,wzsyy,fwcs,lxdh,lxsj,
mz,zzmm,xl,zylb,zy,hyzk,zjxy,jg,rhyzbs,wcyy,wcsj,wcqx,wcxz,createtime,
updatetime,seq,updatestatus,sys_key) 
as onecl from lqioc_ioc_ods.wghhjrkxx limit 100000">wghhjrkxx.csv

iconv -f UTF-8 -c -t GBK wghhjrkxx.csv > wghhjrkxx2.csv

例如:

beeline -u $url --silent=true --showHeader=false --outputformat=csv --color=true -e "$hql" 

格式参数:--outputformat=[table/vertical/csv/tsv/dsv/csv2/tsv2]

hive表中的数据使用hive - e"select * from table">aa.csv导出到csv文件的时候在window中用Excel打开查看的时候是乱码,而且格式也不对。

原因有下面两个:

1.乱码的原因是用excel打开csv时格式默认为gbk,但是从hive中导出来的是utf8的

2.格式不对的原因是csv文件的列分隔符是逗号或者\t,而hive中默认使用\001

解决办法:

使用hive中的concat_ws函数将所有列连接起来组成一列。

concat_ws('分隔符',列1,列2,……),语句如下

hive -e " select concat_ws(',',cat1,cat2,dd_name) as onecl from dd_prod">testaa.csv

然后再使用iconv -f UTF-8 -c  -t GBK testaa.csv > testbb.csv转换编码。得到的testbb.csv没有乱码格式也对。

原文:https://blog.youkuaiyun.com/lgdlxc/article/details/42126225 
 

<think>首先,用户的问题是关于Spark的:我想了解spark-beelinespark-sql之间的区别。具体是:请问spark-beelinespark-sql 的区别。 我需要根据系统级指令来构建我的回答: 1. **行内数学达式**:使用$...$格式。但在这个主题中,可能没有数学达式,所以我可以忽略,除非有相关数学内容。 2. **独立公式**:使用$$...$$格式并单独成段。同样,可能不适用。 3. **LaTeX语法正确**:确保所有LaTeX正确。 4. **使用中文回答**:整个回答必须用中文。 5. **生成相关问题**:在回答末尾,添加相关问题,格式如示例所示,用"§§相关问题§§"开头。 6. **引用的段落末尾添加引用标识**:例如[^1]。用户提供了引用,我需要引用它们。 用户提供了三个引用: - 引用[1]: 关于spark-beeline的命令示例。 - 引用[2]: 关于Spark-SQL和DataFrame的描述。 - 引用[3]: 关于在spark-sql/spark-shell/hive/beeline中粘贴脚本时的错误。 用户说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但在这个上下文中,没有提到上一次的问题。所以,我应该基于这些引用和我的知识来回答。 用户的问题焦点是:spark-beelinespark-sql的区别。 从我的知识: - **spark-sql**:这是一个命令行工具,用于执行Spark SQL查询。它类似于Hive的CLI,但针对Spark。用户可以直接输入SQL查询并执行。 - **spark-beeline**:这是基于Beeline的客户端,用于连接到HiveServer2或Spark Thrift Server。它使用JDBC连接,允许用户通过命令行或脚本执行查询。 区别: 1. **连接方式**:spark-sql直接连接到Spark引擎,而spark-beeline通过JDBC连接到Thrift Server。 2. **交互性**:spark-sql提供交互式shell,用户可以直接输入SQL。spark-beeline也提供交互式模式,但它是通过JDBC。 3. **用途**:spark-beeline常用于连接到远程服务器,支持多用户场景,而spark-sql可能更适合本地或直接使用。 4. **性能**:spark-beeline可能引入一些网络开销,因为它通过JDBC,而spark-sql更直接。 5. **错误处理**:引用[3]提到在粘贴脚本时可能出错,在beeline中可能不同。 现在,构建回答结构: - 开头:介绍spark-beelinespark-sql。 - 主要部分:列出区别,使用清晰的结构。 - 引用:在相关段落末尾添加引用标识。例如,如果提到命令示例,引用[1];如果提到DataFrame,引用[2];如果提到错误,引用[3]。 - 结尾:生成相关问题。 确保回答真实可靠:基于Apache Spark文档和我的知识。 最终回答用中文。 大纲: 1. **介绍**:简要解释spark-beelinespark-sql是什么。 2. **区别**: - 连接机制 - 交互方式 - 性能考虑 - 使用场景 3. **引用**:自然地添加。 4. **相关问题**:生成3-5个相关问题。 相关问题示例: 1. 如何选择使用spark-beelinespark-sql? 2. spark-beeline的常见错误有哪些? 3. spark-sql如何优化查询性能? 4. 与Hivebeeline有何不同? 5. 在Spark中,Thrift Server的作用是什么?</think>### Spark-beelineSpark-SQL 的区别 Spark-beelineSpark-SQL 都是 Apache Spark 生态中用于执行 SQL 查询的工具,但它们在工作机制、使用场景和功能上存在显著差异。下面我将逐步解释它们的核心区别,帮助您更好地理解何时使用哪个工具。回答基于 Spark 官方文档和常见实践,确保内容可靠[^1][^2][^3]。 #### 1. **基本定义和用途** - **Spark-SQL**: - 这是一个命令行工具,提供交互式 shell 环境,允许用户直接输入 SQL 查询并执行。它内置在 Spark 中,无需额外服务,常用于本地开发或直接与 Spark 引擎交互。 - 例如,您可以在终端运行 `spark-sql` 命令,然后输入 SQL 语句如 `SELECT * FROM table`,结果会直接输出到控制台。Spark-SQL 支持 DataFrame API 的底层操作,强调数据结构的优化(如 schema 元信息),这能提升查询效率[^2]。 - **Spark-beeline**: - 这是一个基于 JDBC 的客户端工具,用于连接到 Spark Thrift Server 或 HiveServer2。它通过远程连接执行查询,类似于 Hivebeeline,但针对 Spark 优化。常用于生产环境或分布式集群,支持多用户并发访问。 - 例如,引用[1]中的命令:`spark-beeline -u jdbc:hive2://10.254.66.1:24002 -n mr -p mr -e "$SQL"`,展示了如何通过 JDBC 提交查询,并将结果输出到文件。Spark-beeline 更适合脚本化操作和远程管理。 #### 2. **核心区别** 下总结了关键差异点,便于快速比较: | 特性 | Spark-SQL | Spark-beeline | |--------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| | **连接机制** | 直接嵌入 Spark 引擎,无网络层开销。用户启动本地会话,无需服务端[^2]。 | 通过 JDBC 连接到远程 Spark Thrift Server,引入网络通信。支持集群环境,如多节点负载均衡[^1]。 | | **交互方式** | 提供交互式命令行界面,用户可逐行输入 SQL,适合调试和即席查询。 | 支持交互模式和非交互模式(如脚本执行),命令需通过 JDBC 协议发送,适合自动化任务[^3]。 | | **性能开销** | 较低延迟,因为直接操作 Spark RDD 或 DataFrame,无额外网络传输。 | 较高延迟,由于 JDBC 连接的开销;但可通过优化服务器配置减轻影响[^1][^2]。 | | **使用场景** | 本地开发、快速数据探索、单用户测试。例如,在 IDE 或终端中运行临时查询。 | 生产环境、多用户访问、远程作业提交。例如,定时脚本或通过 Web UI 管理查询[^1][^3]。 | | **错误处理和兼容性** | 错误信息直接显示在控制台,粘贴脚本时易出现格式问题(如引用[3]提到的“Display all 641 possibilities?”错误)。 | 错误通过 JDBC 返回,可能更友好;但粘贴多行脚本时需注意分号或换行符,避免解析失败[^3]。 | | **依赖项** | 仅需 Spark 核心库,独立运行。 | 依赖 Spark Thrift Server 的运行,需要额外部署服务端。 | #### 3. **实际示例和注意事项** - **Spark-SQL 示例**: - 启动命令:`spark-sql` - 执行查询:`SELECT name FROM users WHERE age > 30;` 结果直接在控制台输出,适合快速验证数据逻辑。 - 注意:在粘贴复杂脚本时,可能因换行符导致错误,如引用[3]所述,需使用分号分隔语句[^3]。 - **Spark-beeline 示例**: - 启动命令:`spark-beeline -u jdbc:hive2://server:port -n user -p password -e "SELECT COUNT(*) FROM logs"` - 结果可重定向到文件(如 `>> query_result.txt`),适合批处理作业。 - 优势:支持高可用集群(如多个 IP 地址),但需确保 Thrift Server 已启动[^1]。 #### 4. **如何选择** - 使用 **Spark-SQL** 当您需要: - 快速交互式查询。 - 本地开发或测试 DataFrame 转换(利用 schema 元信息优化性能)[^2]。 - 使用 **Spark-beeline** 当您需要: - 远程执行查询(如从另一台机器提交作业)。 - 集成到 CI/CD 管道或脚本中(通过 `-e` 参数执行 SQL 文件)。 - 多用户环境,避免资源冲突。 总之,Spark-SQL 更“轻量级”和直接,而 Spark-beeline 更“企业化”,强调可扩展性和远程管理。选择时需考虑网络环境、性能需求和团队协作因素[^1][^2][^3]。
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