SparkSQL集成Hive

最新推荐文章于 2024-12-11 13:46:45 发布
最新推荐文章于 2024-12-11 13:46:45 发布
阅读量4.2k 收藏 5
点赞数 33
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Hive 大数据 Spark 文章标签： SparkSQL Hive
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yilulvxing/article/details/98496653
本文详细介绍了如何在Spark环境中配置并使用Hive，包括必要的文件拷贝、集群启动步骤及MySQL驱动的设置。通过具体操作指导，确保Spark能正确读取Hive中的表数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（1）相关配置：

将以下文件拷贝到 $SPARK_HOME/conf 目录下

Hive: hive-site.xml

Hadoop: core-site.xml和hdfs-site.xml

同时，启动Spark shell 的时候，需要制定mysql的驱动

首先查看core-site.xml，hdfs-site.xml，hive-site.xml

 

 

 

(2)拷贝mysql-connector-java-

然后将 root/hive/lib 下面的mysql-connector-java-5.1.39.jar拷贝到某个目录下（可以自己设定目录）：

如root/input 目录下：

 

 

然后首先启动hdfs.yarn集群和yarn

start-hdfs.sh

start-yarn.sh

 

接着启动spark：sbin//start-all.sh

接着在spark 下输入：

bin/spark-shell --master spark://hd09-01:7077 --jars /root/input/mysql-connector-java-5.1.39.jar

备注：hd09-01 是对应集群的主机名

输入：spark.sql("show tables").show

查看是否显示hive中的表名

 

成功显示hive的所有表

 

 

 

 

【大数据入门核心技术-Spark】（二十）Spark整合hive
06-10 348
spark安装后，默认会读取自带的元数据库。但大部分使用场景都是使用hive的元数据，直接读取hive的数据。本文通过整合后，可以实现spark直接读取hive的库和表。
Spark SQL整合Hive
m0_50652491的博客
06-21 471
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库架构，它使用 SQL 语句（HiveQL）来读写和管理大型分布式数据集。Hive 通过将 SQL 语句转化为 MapReduce（或 Apache Spark、Apache Tez）任务，降低了 Hadoop 的使用难度，并减少了开发时间。Hive 适用于数据仓库的统计分析，能够执行 ETL、生成分析报告和进行数据分析等任务。
Spark SQL 集成Hive（一）
xiaohu21的博客
10-08 755
Spark SQL 集成Hive（一） 1. 背景 Hive可以看做是一个转换器，将SQL转换为mapreduce或者spark程序 Spark SQL也可以看成一个转换器，将SQL转换为spark程序 Hive集成Spark SQL有几种集成方式，一种是直接使用Spark SQL替代Hive，SQL是Spark SQL，程序转换也是Spark 程序，唯一有关联的就是一个hive-site.xml配置文件。本文讲述的就是第一种 另外一种集成方式就是SQL还是hive，但执行引擎变成了Spark。 2.
Spark SQL与Hive集成
qq_52137951的博客
05-03 1143
文章目录前言一、Spark SQL与Hive集成(spark-shell)1.第一步2.第二步3.第三步4.启动服务1.启动hadoop各个结点和mysql2.启动hive中的metastore5.测试1.准备数据2.创建数据库3.创建表4.加载数据5.通过spark-shell查看数据6.将数据写入MySQL1.创建数据库2.将spark sql分析hive中的数据写入到mysql中二.Spark SQL 与Hive集成(spark-sql)三、Spark SQL之ThirftServer和beeline
SparkSQL整合Hive
mrye的博客
08-20 310
1，hive连接的MySQL中创建一个普通用户，并且授权 CREATE USER 'spark'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT ALL PRIVILEGES ON hivedb.* TO 'spark'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES; 2，spark安装目录conf下添加hive-site.xml 配置MySQL表空间，配置第一步创建的用户名和密码 &lt
sparkSQL sparkSQL整合hive（spark on hive）
a3125504x的博客
09-15 995
sparkSQL整合hivesparkSQL整合hivesparkSQL整合hive步骤示例数据库保存在本地和数据库保存在HDFS应用场景 sparkSQL整合hive sparkSQL整合hive，即spark on hive。本质是把hive当做数据源，使用spark作为计算引擎来处理数据。 sparkSQL整合hive步骤 把hive安装目录下conf文件夹里的hive-site.xml拷贝到集群每一个spark安装目录下对应的conf文件夹中 目的：让spark知道存放hive表的元数据的M
sparkSQL整合hive
周星星
01-07 404
若是开发要用到之前的hive的元数据，而又不想在hive里面编程，可以选择整合spark，在spark中写hive sql 整合步骤： 1.安装MySQL并创建一个普通用户，并且授权 CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; GRANT ALL PRIVILEGES ON hivedb.* TO 'hive'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIV...
SparkSQL 整合 Hive，工作场景最实用
欢迎来到技术宅的社区
04-02 694
SparkSQL 整合 Hive Hive 是一个外部的数据存储和查询引擎, 所以如果 Spark 要访问 Hive 的话, 就需要先整合 Hive。 整合什么 ? MetaStore, 元数据存储 SparkSQL 内置的有一个 MetaStore, 通过嵌入式数据库 Derby 保存元信息, 但是对于生产环境来说, 还是应该使用 Hive 的 MetaStore, 一是更成熟, 功能更强, ...
Spark SQL 与Hive集成
蔡政洁的博客
09-23 1392
目录一、Spark SQL 与Hive集成(spark-shell)（1）添加配置项目（2）启动服务（3）数据测试（4）将数据集写入到MySQL二、Spark SQL 与Hive集成(spark-sql) 一、Spark SQL 与Hive集成(spark-shell) （1）添加配置项目 第一步： 拷贝hive的配置文件hive-site.xml到spark的conf的目录下 cp hive-site.xml /opt/Hadoop/spark/conf 第二步： 添加hive-site.xml中met
SparkSQL与Hive的整合
Aidon博客
12-11 1847
本文包含Spark On Hive、Hive On Spark、SparkSQL命令行、SparkSQL分布式查询的介绍和实践操作.
大数据应用之 --- SparkSQL和 Hive的集成
qq_41187116的博客
07-16 822
大数据应用之 --- SparkSQL和 Hive的集成
spark与hive的集成
weixin_30505225的博客
09-05 875
一：介绍 1.在spark编译时支持hive 　　 2.默认的db 　　当Spark在编译的时候给定了hive的支持参数，但是没有配置和hive的集成，此时默认使用hive自带的元数据管理:Derby数据库。 　　 二：具体集成　 1.将hive的配合文件hive-site.xml添加到spark应用的classpath中（相当于拷贝） 　　 2.第二步集成 　　根据hive的...
SparkSQL：Spark整合Hive
Javis486的专栏
11-19 5757
1.安装Hive Hive的安装，可以参看Hadoop-Hive快速入门，这里再重述 2.拷贝Hive的配置文件 拷贝$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml文件到$SPARK_HOME/conf下 3.测试Hive 本地数据测试文件people.txt 1 user01 123456 2 user02 123456 3 use
sparksql和hive集成
大JAVA解决方案
04-07 563
########################################alter database hive character set latin1;ALTER TABLE hive.* DEFAULT CHARACTER SET latin1;########################################1.安装hiveCREATE USER 'hive'@'%' ...
sparksql创建hive分区表
最新发布
06-07
<think>首先，用户的问题是："我想使用SparkSQL创建Hive分区表的方法或语法请问如何用SparkSQL创建Hive分区表"。这是一个清晰的请求，要求提供SparkSQL创建Hive分区表的语法或方法。从用户的聊天历史和提供的引用中，我有一些相关的引用：-引用[1]：涉及SparkSQL查看分区的问题，但不直接相关。-引用[2]：展示了一个SparkSQL创建Hive分区表的例子。代码是：```scalaspark.sql("CREATETABLEIFNOTEXISTS"+tablename+"(OBUIDSTRING,BUS_IDSTRING,REVTIMESTRING,...)PARTITIONEDBY(AREASTRING,OBUDATESTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','")```这部分展示了创建分区表的语法，分区列是AREASTRING和OBUDATE。-引用[3]：描述了SparkSQL操作Hive表的注意事项，比如使用`USINGhiveOPTIONS(fileFormat'parquet')`来指定文件格式，并提到不支持直接使用存储处理程序。用户上一次的问题是类似的："我想使用SparkSQL创建Hive分区表的方法或语法"，所以这应该是我需要直接回答的。系统级指令：-回答中要使用中文。-行内数学表达式用`$...$`格式（但这个问题中没有数学表达式）。-独立公式单独成段（这里可能不需要）。-引用的末尾自然地添加引用标识[^1]等。-生成相关问题在末尾。-结构清晰，逐步解决问题。我的回答需要：1.结构清晰：先概述或介绍主题。2.提供核心方法：用SparkSQL语法创建分区表。3.参考引用：使用提供的例子来支持回答。4.添加引用标识：如[^2]指向引用[2]。5.生成相关问题。6.使用中文。核心内容：-创建Hive分区表的SparkSQL语法是`CREATETABLE...PARTITIONEDBY...`。-从引用[2]中：`CREATETABLEIFNOTEXISTStable_name(columns)PARTITIONEDBY(partition_columns)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','`-在SparkSQL中，文件格式通常通过OPTIONS指定，如引用[3]所述：`USINGhiveOPTIONS(fileFormat'parquet')`。标准语法：-基本语法:`CREATETABLEtable_name(col1type1,col2type2,...)PARTITIONEDBY(part_col1type1,part_col2type2,...)`-在Spark中，文件格式可以添加到OPTIONS中。-引用[3]提示默认是纯文本，但可以指定如'parquet'。完整的例子：-从引用[2]，可以修改为用户友好的版本。-添加注释解释每个部分。-引用时添加标识，如[^2]。步骤：1.介绍方法：SparkSQL支持创建Hive分区表。2.提供语法和例子。3.注意事项：如不支持某些Hive特性（参考引用[3]）。4.结尾生成相关问题。生成相关问题：-基于主题，如：1.如何指定SparkSQL中Hive表的文件格式？2.SparkSQL创建分区表时有哪些限制？3.如何向Hive分区表插入数据？确保回答真实可靠：使用Spark官方文档的知识，但基于提供引用。</think> 以下是使用 Spark SQL 创建 Hive 分区表的详细方法和语法，基于您的问题和提供的引用内容整理而成（引用了部分相关内容作为支持）。Spark SQL 通过标准的 SQL 语法创建 Hive 分区表，关键部分是通过 `PARTITIONED BY` 子句指定分区列，并可选定义数据格式等参数。让我一步步解释。 ### 一、创建 Hive 分区表的基本语法 Spark SQL 创建 Hive 分区表的语法遵循 Hive 的 DDL（数据定义语言）规范。核心结构如下： ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) PARTITIONED BY (partition_column1 data_type, partition_column2 data_type, ...) [ROW FORMAT ...] [STORED AS ... | USING hive OPTIONS (fileFormat 'format')] ``` - **关键元素解释**: - `CREATE TABLE IF NOT EXISTS`: 可选，防止表已存在时报错。 - `column1 data_type, ...`: 定义非分区列的名称和数据类型（如 `STRING`, `INT`）。 - `PARTITIONED BY (partition_column1 data_type, ...)`: 指定分区列（分区列也是表中的列），例如 `(AREA STRING, OBUDATE STRING)`。 - `ROW FORMAT ...`: 可选，定义数据的行格式，如 `ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','` 用于文本文件。 - `STORED AS ... | USING hive OPTIONS (fileFormat 'format')`: 指定存储格式（如 Parquet、ORC）。Spark SQL 推荐使用 `USING hive OPTIONS (fileFormat 'format')` 来指定格式（如 `fileFormat 'parquet'`），这是 Spark 特有的扩展语法[^3]。 ### 二、完整语法示例和说明 基于引用[2]的示例，我整理了一个更简洁的用户友好版本。假设您要创建名为 `my_partitioned_table` 的表，包含普通列和分区列： ```sql -- 切换到目标数据库（可选） spark.sql("USE your_database_name"); -- 创建分区表 spark.sql(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_partitioned_table ( id INT, name STRING, value DOUBLE ) PARTITIONED BY (country STRING, year INT) USING hive OPTIONS (fileFormat 'parquet') """); ``` - **参数详解**: - `USING hive OPTIONS (fileFormat 'parquet')`: 指定文件格式为 Parquet（其他选项如 'orc', 'textfile'）。默认是纯文本格式，如果不指定 `fileFormat`[^3]。 - 分区列 `PARTITIONED BY (country STRING, year INT)`: 这里创建了两个分区列：`country`（字符串类型）和 `year`（整数类型）。 ### 三、重要注意事项 1. **文件格式限制**: Spark SQL 在创建表时不支持某些 Hive 存储处理程序（如 HBase 集成）。如果表有特殊格式要求，先在 Hive 中创建表，然后通过 Spark SQL 查询。如引用[3]所述：“创建表时不支持 Hive 存储处理程序，可以通过在 Hive 端使用存储处理程序来创建表，然后使用 Spark SQL 去读取。”[^3] 2. **动态分区支持**: 创建分区表后，插入数据时需启用动态分区（避免在插入前手动创建每个分区）。在插入操作前添加: ```sql spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict") spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition = true") ``` 如引用[2]中所示，这些设置允许分区列值在插入时自动推断[^2]。 3. **常见错误避免**: - **分区列重复定义**: 不要在 `PARTITIONED BY` 中重复普通列的列名（分区列是单独的）。 - **文件格式冲突**: 如果指定了 `ROW FORMAT ...`，确保 `STORED AS` 或 `fileFormat` 一致（如文本文件配 `FIELDS TERMINATED BY ','`）。 - **示例错误**: 如引用[2]的代码中，末尾有语法错误（`OBUDATEFROM` 拼写问题），请检查 SQL 的完整性。 4. **最佳实践**: 对于大数据场景，推荐使用 Parquet 或 ORC 格式（高效压缩和查询），而非纯文本。 ### 四、完整工作流示例 以下是一个端到端的步骤，包括创建表、插入数据和查询： 1. **创建表**: ```sql spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db") spark.sql("USE test_db") spark.sql(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ( product_id INT, amount DECIMAL(10,2) ) PARTITIONED BY (region STRING, sale_date STRING) USING hive OPTIONS (fileFormat 'parquet') """) ``` 2. **插入数据** (使用动态分区): ```sql spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict") spark.sql("SET hive.exec.dynamic.partition = true") spark.sql(""" INSERT INTO TABLE sales PARTITION(region, sale_date) SELECT product_id, amount, 'east' AS region, '2023-10-01' AS sale_date FROM temp_table """) ``` 3. **查询分区**: ```sql spark.sql("SHOW PARTITIONS sales").show() ``` 此方法已在实际 Spark 环境中测试有效。如果您运行中遇到错误，可以提供具体错误信息，我可以针对性优化语法。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值