Spark基础学习笔记27：Spark SQL数据源 - Hive表

零、本讲学习目标

1. 掌握如何读取Hive表中的数据
2. 掌握如何将数据写入到Hive表

一、Spark SQL支持读写Hive

• Spark SQL还支持读取和写入存储在Apache Hive中的数据。然而，由于Hive有大量依赖项，这些依赖项不包括在默认的Spark发行版中，如果在classpath上配置了这些Hive依赖项，Spark就会自动加载它们。需要注意的是，这些Hive依赖项必须出现在所有Worker节点上，因为它们需要访问Hive序列化和反序列化库（SerDes），以便访问存储在Hive中的数据。
• 在使用Hive时，必须实例化一个支持Hive的SparkSession对象。若系统中没有部署Hive，则仍然可以启用Hive支持（Spark SQL充当Hive查询引擎）。Spark对Hive的支持包括连接到持久化的Hive元数据库、Hive SerDe、Hive用户定义函数、HiveQL等。如果没有配置hive-site.xml文件，Spark应用程序启动时，就会自动在当前目录中创建Derby元数据库metastore_db，并创建一个由spark.sql.warehouse.dir指定的数据仓库目录（若不指定，则默认启动Spark应用程序当前目录中的spark-warehouse目录）。需要注意的是，从Spark2.0.0版本开始，hive-site.xml中的hive.metast