Spark SQL 1.x之Hive Context_spark还需要hive吗-优快云博客

本文介绍如何在SparkSQL中集成HiveContext，包括配置HiveSite、添加Hive依赖、使用HiveContext处理Hive中的数据。通过具体代码示例展示了如何读取Hive表并显示数据。

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使用SparkSQL时，并不需要搭建一个Hive，只需要一个HiveSite就可以

添加Hive配置文件

将Hive中的hive-site.xml复制到spark中的conf文件夹下。

添加依赖

在pom.xml文件中添加HiveContext的依赖：

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>

Hive中的数据

在这里插入图片描述

相关代码

package cn.ac.iie.spark

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

/**
 * HiveContext的使用
 * 使用时需要通过 --jars 把mysql的驱动传递到classpath
 */
object HiveContextApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1. 创建相应的Context
    val sparkConf= new SparkConf()
    // 在生产或测试环境中，APPName和Master是通过脚本指定的
    sparkConf.setAppName("HiveContextApp")
    sparkConf.setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val hiveContext = new HiveContext(sc)

    // 2. 相关处理:json
    hiveContext.table("sal").show()
    // 3. 关闭资源
    sc.stop()
  }
}

使用Maven进行打包：mvn clean package -DskipTests

测试运行

运行前需要添加mysql的JDBC Driver，因此添加一个Driver：mysql-connector-java-5.1.35.jar
运行命令：spark-submit --class cn.ac.iie.spark.HiveContextApp --jars /home/iie4bu/software/mysql-connector-java-5.1.35.jar --master local[2] /home/iie4bu/lib/sql-1.0-SNAPSHOT.jar
控制台输出结果：
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