将DataFrame数据如何写入到Hive表中

本文介绍如何使用Spark DataFrame与Hive进行数据交互,包括创建临时表、将数据写入Hive表及指定分区的方法。文章详细展示了通过DataFrame API完成这些操作的具体步骤。
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1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?
2.通过那个API实现创建spark临时表?
3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中?





从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API。


DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考。

1、将DataFrame数据写入到Hive表中

从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

registerTempTable(tableName: String): Unit,
insertInto(tableName: String): Unit

insertInto(tableName: String, overwrite: Boolean): Unit
saveAsTable(tableName: String, source: String, mode: SaveMode, options: Map[String, String]): Unit



有很多重载函数,不一一列举
registerTempTable函数是创建spark临时表

insertInto函数是向表中写入数据,可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息,不可以直接进行写入。

向hive数据仓库写入数据必须指定数据库,hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ....")
下面语句是向指定数据库数据表中写入数据:

  1. case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
  2. val sc = new org.apache.spark.SparkContext   
  3. val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
  4. import hiveContext.implicits._
  5. hiveContext.sql("use DataBaseName")
  6. val data = sc.textFile("path").map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
  7. data.toDF()insertInto("tableName")

创建一个case类将RDD中数据类型转为case类类型,然后通过toDF转换为DataFrame,调用insertInto函数时,首先指定数据库,使用的是hiveContext.sql("use DataBaseName")语句,就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了


2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中

hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“create table ...."),使用saveAsTable时数据存储格式有限,默认格式为parquet,可以指定为json,如果有其他格式指定,尽量使用语句来建立hive表。

将数据写入分区表的思路是:首先将DataFrame数据写入临时表,之后是由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中。具体操作如下:

  1. case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
  2. val sc = new org.apache.spark.SparkContext   
  3. val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
  4. import hiveContext.implicits._
  5. hiveContext.sql("use DataBaseName")
  6. val data = sc.textFile("path").map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
  7. data.toDF().registerTempTable("table1")
  8. hiveContext.sql("insert into table2 partition(date='2015-04-02') select name,col1,col2 from table1")

使用以上方式就可以将dataframe数据写入hive分区表了

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要将 `DataFrame` 数据导入 Hive 数据库,可以使用 PyHiveSpark 的相关模块来实现。以下是两种常见的方法: ### 方法一:使用 PyHive 将 Pandas DataFrame 写入 Hive ```python from pyhive import hive import pandas as pd # 建立 Hive 连接 conn = hive.Connection(host='your_hive_host', port=10000, username='your_username') # 创建游标对象 cursor = conn.cursor() # 示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] }) # 将 DataFrame 写入 Hive for index, row in df.iterrows(): cursor.execute(f"INSERT INTO TABLE your_hive_table VALUES ({row['id']}, '{row['name']}')") # 提交事务并关闭连接 conn.commit() cursor.close() conn.close() ``` > 注意:这种方法适用于小规模数据,因为逐行插入效率较低。 ### 方法二:使用 SparkDataFrame 写入 Hive 如果你的数据量较大,建议使用 Apache Spark 来处理和写入 Hive Spark 提供了高效的分布式计算能力,并且支持直接将 DataFrame 写入 Hive 。 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession 并启用 Hive 支持 spark = SparkSession.builder \ .appName("Write to Hive") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 示例 DataFrame data = [(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")] df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name"]) # 写入 Hive df.write.mode("overwrite").saveAsTable("your_hive_database.your_hive_table") ``` > 使用 Spark 写入 Hive 时,确保你已经正确配置了 Hive metastore 和 Hadoop 环境。 ### 性能优化建议 - **分区与分桶**:在写入 Hive 之前,可以根据业务需求对数据进行分区(Partitioning)或分桶(Bucketing),以提高查询性能。 - **压缩存储格式**:使用 ORC、Parquet 等列式存储格式可以显著减少存储空间并提升读取效率[^4]。 - **批量插入**:避免使用逐行插入操作,应尽可能使用批量写入方式,例如 Spark 的 `DataFrameWriter` 接口。 ---
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