Spark SQL 连接 Hive

本文详细介绍了在不同Hive启动模式下,Spark如何通过两种方式连接Hive:一是当metastoreservice已启动,二是当metastoreservice未启动且以embedded模式运行。文中提供了具体的配置步骤和Java测试代码示例。

Table of Contents

环境

准备测试数据

依赖包准备

第一种 metastore service 已启动

第二种 Metastore Service 未启动


环境

Hadoop 2.10.0

Spark version: 2.4.5

Hive version: 3.1.2

 

准备测试数据

> beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n root

create table default.member_phone as select '00001' as member_srl, '136****3896' as phone_num;

 

依赖包准备

compile 'org.apache.spark:spark-sql_2.12:2.4.5'
compile 'org.apache.spark:spark-hive_2.12:2.4.5'

 

根据Hive是否启动metastore service有两种不同的连接方式。

第一种 metastore service 已启动

若已经启动metastore service,则spark sql直接做为metastore service的thrift client来访问metastore数据。

.config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083")

为SparkSession对象添加上面的metastore 服务器地址即可。

 

测试代码如下:

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkHive {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession session = null;

        try {
            session = SparkSession.builder()
                    .appName("spark hive")
                    .master("local[*]")
                    .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083")
                    .enableHiveSupport()
                    .getOrCreate();

            session.sql("select * from default.member_phone")
                    .show();

        } finally {
            if (session != null) {
                session.close();
            }
        }

    }
}

 

第二种 Metastore Service 未启动

若metastore service 以embedded 模式作为hive server的一部分运行的,那它就不能独立提供metastore service。就没有9083端口的thrift metastore service. 那么这时就需要spark sql 自己根据metastore database的配置创建metastore server访问hive的meta数据。这里的metastore database 应该是remote模式运行的。

 

配置文件 resources/hive-site.xml

<configuration>

    <!-- database configuration -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
        <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://localhost:3306/metastore?useSSL=false</value>
        <description>
            JDBC connect string for a JDBC metastore.
            To use SSL to encrypt/authenticate the connection, provide database-specific SSL flag in the connection URL.
            For example, jdbc:postgresql://myhost/db?ssl=true for postgres database.
        </description>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
        <description>Username to use against metastore database</description>
    </property>

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>abc123</value>
        <description>password to use against metastore database</description>
    </property>

</configuration>

加入mysql的driver jar

compile 'mysql:mysql-connector-java:5.1.41'

 

Java测试代码

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkHive {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession session = null;

        try {
            session = SparkSession.builder()
                    .appName("spark hive")
                    .master("local[*]")
                    .enableHiveSupport()
                    .getOrCreate();

            session.sql("select * from default.member_phone")
                    .show();

        } finally {
            if (session != null) {
                session.close();
            }
        }

    }
}

打印出数据库里的信息就表示访问成功。

+----------+-----------+
|member_srl|  phone_num|
+----------+-----------+
|      0001|136****3896|
+----------+-----------+

 

hive的不同启动模式参考:https://blog.youkuaiyun.com/adorechen/article/details/104934057

 

常见错误问题

Unable to instantiate SparkSession with Hive support because Hive classes are not found.

没有找到spark-hive相关的包,加入spark-hive依赖。

compile 'org.apache.spark:spark-hive_2.12:2.4.5'

 

参考文章:

http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html

  

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Spark SQL连接Hive的问题。用户明确询问详细步骤,所以我要确保回答的结构清晰,步骤明确。首先,我需要回顾之前提供的引用内容,看看里面有哪些相关信息可以整合。 根据引用[1],Spark SQL整合Hive的关键在于配置文件的复制和执行引擎的不同。引用[2]和[3]提到了具体的步骤,比如拷贝hive-site.xml、MySQL驱动jar包,以及HDFS配置文件。引用[4]则提到了在IDEA中启用Hive支持的方法。这些都是用户可能需要的关键点。 接下来,我需要将这些信息组织成逻辑步骤。首先,用户可能需要配置Hive的元数据,因为Hive默认使用Derby,但在生产环境中通常用MySQL,所以需要确保MySQL驱动正确放置。然后是配置文件的处理,包括hive-site.xml、core-site.xml和hdfs-site.xml,这些文件需要复制到Spark的conf目录下,以便Spark能够访问Hive的元数据和HDFS。 另外,不同的运行环境可能有不同的步骤,比如使用spark-shell、spark-sql CLI、spark-submit提交应用,或者在IDEA中开发。用户可能需要这些不同场景下的指导,所以应该分点说明,每种方法的具体步骤。 还要注意可能出现的常见问题,比如HDFS访问权限、MySQL连接问题,这些可以作为注意事项提醒用户。例如,检查网络连接、配置文件路径是否正确,以及端口是否开放等。 最后,用户可能需要知道如何验证连接是否成功,比如执行SHOW DATABASES命令,查看Hive的表是否存在。这有助于用户确认所有步骤是否正确执行。 现在需要确保回答符合之前的系统级指令:使用正确的中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。另外,生成相关问题,比如配置Hive Metastore的注意事项,或者不同部署模式下的区别等。 需要避免直接复制引用内容,而是用自己的话重新组织,确保步骤清晰易懂。同时,引用标识要正确添加,比如在提到拷贝配置文件时引用[2][3],在IDEA部分引用[4]。 可能还需要补充一些细节,比如在spark-submit时如何指定配置文件,或者在代码中启用Hive支持的具体方法。确保每个步骤都有对应的操作和目的说明,让用户明白为什么需要这样做。 最后检查是否有遗漏的步骤,比如是否需要重启Spark服务,或者权限设置等。确保覆盖所有可能的连接方式,并给出验证方法,帮助用户确认成功连接。</think>### 如何使用 Spark SQL 连接 Hive 的详细步骤 #### 一、基础环境准备 1. **确保Hive Metastore服务已启动** Hive的元数据存储默认使用Derby数据库,但生产环境建议配置为MySQL等外部数据库[^2][^3]。需提前完成以下操作: - 在Hive的`conf/hive-site.xml`中配置正确的Metastore连接信息(如MySQL的JDBC URL、用户名、密码) - 启动Hive Metastore服务:`hive --service metastore` 2. **配置Spark访问权限** - 将Hive的配置文件`hive-site.xml`复制到Spark的`conf/`目录下[^2][^3] - 若访问HDFS集群,还需将`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`复制到Spark的`conf/`目录[^2] 3. **添加MySQL驱动** 将MySQL JDBC驱动包(如`mysql-connector-java-*.jar`)放入Spark的`jars/`目录[^2][^3] --- #### 二、不同运行场景下的连接方法 ##### 方法1:通过spark-shell交互式连接 ```bash # 启动spark-shell并启用Hive支持 ./bin/spark-shell --master yarn \ --conf spark.sql.catalogImplementation=hive ``` 执行后可通过`spark.sql("SHOW DATABASES").show()`验证是否读取到Hive元数据[^1] ##### 方法2:使用spark-sql CLI ```bash # 配置完成后直接启动 ./bin/spark-sql ``` 在交互界面执行HiveQL语句,例如`SELECT * FROM hive_table`[^3] ##### 方法3:提交Spark应用(spark-submit) ```scala // 创建SparkSession时启用Hive支持 val spark = SparkSession.builder() .appName("SparkHiveExample") .enableHiveSupport() // 关键配置[^4] .getOrCreate() // 执行Hive查询 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS test(id INT)") ``` ##### 方法4:IDEA开发环境集成 1. 在项目依赖中添加Spark SQLHive组件: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> ``` 2. 本地测试时指定Hive配置路径: ```scala .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse") .config("hive.metastore.uris", "thrift://metastore_host:9083") ``` --- #### 三、关键配置项说明 | 配置项 | 作用说明 | 示例值 | |---------------------------------|----------------------------|---------------------------------| | `hive.metastore.uris` | 指定Metastore服务地址 | `thrift://hadoop01:9083` | | `spark.sql.warehouse.dir` | Hive仓库路径 | `hdfs://cluster/user/hive/warehouse` | | `javax.jdo.option.ConnectionURL` | 元数据库JDBC连接 | `jdbc:mysql://mysql_host:3306/hive` | --- #### 四、常见问题排查 1. **HDFS访问失败** - 检查`core-site.xml`中是否包含集群的FS默认名称空间配置 - 验证HDFS端口(默认8020)是否开放 2. **Metastore连接超时** - 确认`hive.metastore.uris`配置正确 - 检查Metastore服务是否正常运行:`netstat -an | grep 9083` 3. **表不存在错误** - 在Spark中执行`spark.sql("USE default")`指定数据库 - 验证Hive中表是否通过`LOCATION`指定了正确的HDFS路径 ---
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