第一步:创建 SparkSession 创建SparkSession并启用 Hive 支持 第二步:执行 SQL 查询 从Hive 表查询数据 第三步:处理数据 过滤和处理结果 读取Hive 表的旅程 状态管理 同时,可以通过状态图展示在处理过程中不同状态的转换: 处理异常创建_SparkSession执行_SQL查询处理数据处理失败 结尾 综上所述,结合 Java 和 Spar...
at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable.processInsert(InsertIntoHiveTable.scala:141) at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable.run(InsertIntoHiveTable.scala:99) at org.apache.spark.sql.hive.execution.CreateHiveTableAsSelectCommand.run(CreateHiveTableAsSelectCommand.sc...
1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法。第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值;第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制。下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和...
1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法。第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值;第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制。下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和...
使用SparkSession来执行Hive SQL查询或操作Hive表。 示例代码 以下是一个使用Maven构建的Java项目的示例代码,展示了如何使用Spark操作Hive。 java import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkHiveExample { public static void main(String[] args) { // 创建SparkSession实例,并启用Hive支持 Spark...
Spark on Hive是Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行。这里可以理解为Spark通过Spark SQL使用Hive语句操作Hive表,底层运行的还是Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; ...
六、Hive、SparkSQL、Impala性能对比 参照cloudera公司做的性能基准对比测试，所有测试都运行在一个完全相同的21节点集群上，每个节点只配有64G内存。之所以内存不配大，就是为了消除人们对于Impala只有在非常大的内存上才有好性能的错误认识。配置：双物理CPU，每个12核，Intel Xeon CPU E5-2630L 0 at 2.00GHz12...
.appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 在Spark repo的“examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java”中可以找到完整的示例代码。 Spark 2.0中的SparkSession提供了对Hive特性的内置支持,包括使用Hi...
使用Java连接到Spark-Shell并执行Hive查询的步骤如下: 1. 首先,确保已经安装了Java和Spark,并且配置了正确的环境变量。 2. 在Java代码中,导入必要的Spark和H...