spark-sql 指定metastore地址、读取mysql

spark读取hive数据的两种方式 spark读取hive数据常用的有两种方式 一是通过访问hive metastore的方式,这种方式通过访问hive的metastore元数据的方式获取表结构信息和该表数据所存放的HDFS路径,这种方式的特点是效率高、数据量大、使用spark操作起来更加友好。 二是通过spark jdbc的方式访问,就是通过链接hiveserver2的方式获取数据,这种方式底层大题上跟spark链接其他rdbms上一样,可以采用sql的方式先在其数据库中查询出来结果再获取其结果数据,这样大部分数据计算的压力就放在了数. 阅读详情

spark-sql-hive

spark-sql --database src --hiveconf hive.metastore.uris=thrift://hdp02:2083 -e "select * from src_db2" --driver-java-options '-Djava.net.preferIPv4Stack=true'

spark-sql-jdbc


1.启动spark-sql

## --driver-class-path:指定Driver端所需jar  
## --jars :指定executor所需要jar
spark-sql --driver-class-path /home/dw/hubg/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar \
--jars /home/dw/hubg/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar


2.执行Spark SQL语句:

spark-sql> CREATE TEMPORARY VIEW spark_mysql USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS (  url "jdbc:mysql://xxx.xx.xx.x:xxxx/shurongtest", dbtable "dmpt_serv_object",user 'root',password 'root');
Time taken: 1.504 seconds
22/08/01 15:21:48 INFO SparkSQLCLIDriver: Time taken: 1.504 seconds

 

spark-sql> select * from spark_mysql;
1541964275789103105     第一条  4bb8df021931375dc80f056f433ba2b6        2022-06-30 12:59:59     第一条  2022-06-29 22:58:26     admin   2022-06-30 22:41:32     admin
1542701764438929409     第二条2 57119498e7649c33e2c5e4f56f2a50dc        2022-07-02 12:59:59     第二条  2022-07-01 23:48:57     yanshi_0627     2022-07-19 04:00:44     admin
1543104243022495745     服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1    9d48f9824f9cb02190f331267966150c       2022-07-03 12:59:59      服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1服务对象1    2022-07-03 02:28:16     yhx     2022-07-03 02:28:16     yhx
1544282208364134401     11111111        c334ad6011cf3100a5e61f2832a4ae56        2022-07-06 12:59:59             2022-07-06 08:29:05     admin   2022-07-06 08:29:05     admin
1546804008885166082     111     a2184be4c6f233380e54ce128dd73bbe        2022-07-13 12:59:59     111     2022-07-13 07:29:49     admin   2022-07-13 07:29:49     admin
Time taken: 12.592 seconds, Fetched 5 row(s)
22/08/01 15:22:04 INFO SparkSQLCLIDriver: Time taken: 12.592 seconds, Fetched 5 row(s)

Hive环境搭建全攻略:从依赖检查到Metastore配置与连接验证 数据仓库是大数据生态中的核心组件,用于存储和管理海量结构化数据。其基本原理是将分布式文件系统(如HDFS)中的数据通过元数据映射为表结构,并提供类SQL查询接口。这项技术的核心价值在于,让熟悉SQL的分析师和工程师能够直接处理大规模数据,极大降低了大数据分析的门槛。在实际应用中,数据仓库常用于构建企业级数据平台,支持商业智能、用户行为分析和报表生成等场景。本文聚焦于Apache Hive这一经典数据仓库工具的部署实践,深入解析其关键依赖Hadoop集群的健康检查与Java环境配置,并详细阐述如何通过MySQ 阅读详情

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