步骤一:引入Hive依赖 首先,在Spark的pom.xml文件中添加Hive依赖: ```xml<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>3.1.2</version></dependency> 1. 2. 3. 4. 5. 6. ### 步骤二:设置Hive相关配置项 在Spark的配置文件中,添加如下配置项,以便...
现在我们已经配置好了 Spark,接下来我们可以使用 Spark SQL 来查询 Hive 表user_info。假设我们要计算用户的平均年龄,我们可以编写以下 Scala 代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Spark on Hive").enableHiveSupport().getOrCreate()valavgAge=spark.sql("SELEC...
conf.setAppName("hive"); JavaSparkContext sc=newJavaSparkContext(conf);//HiveContext是SQLContext的子类。HiveContext hiveContext =newHiveContext(sc); hiveContext.sql("USE spark"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");//在hive中创建student_infos表hiveContext.sql("CREATE TABLE ...
1|44、如果hive中表是采用Lzo或snappy等压缩格式,需要配置spark-defaults.conf,详情参考https://www.cnblogs.com/yangxusun9/p/12827957.html#fneQWfJQ,或者直接将lzo包拷贝到jars目录下 2|0花式连接 2|1利用spark-sql 来代替 hive 最普遍的应用就是在脚本中, 用 ''spark-sql --master yarn '' 来代替 "...
1)Spark on HiveSpark 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; 通过SparkSQL来...
通过执行bin/hive进入hive交互环境,执行一下HQL语句看是否能够执行成功。 5.Spark on Hive配置 复制hive-site.xml文件到spark-1.5.2-bin-2.3.0/conf/下面 cp /data/hadoop/hive-0.12.0-cdh5.1.0/hive-site.xml /data/hadoop/spark-1.5.2-bin-2.3.0/conf/ ...
1 一、spark on hive 配置切换到spar的conf目录下使用vihive-site.xml创建hive-site.xml.并填写如下内容<configuration><property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master:9083</value> <description>thrift URI for the remote metastore.Used by metastore client to connect to rem...
1 Hive on Spark配置 (1)兼容性说明 注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。 编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方法...
二、SparkSql on hive 之 本地文件系统 如下demo展示了spark HQL基本操作: 基于spark 内置 的metaStore(derby db)。 用本地文件系统代替hive的hdfs。 操作单机版Hive 测试DDL,DML,DQL valss:SparkSession=SparkSession.builder().master("local").appName("sdsfd").config("spark.sql.shuffle.partitions",1)/...
Hive on Spark 是一个新的执行引擎,它允许 Hive 查询使用 Spark 的功能来进行分布式计算。为了确保 Hive 可以正确地与 Spark 集成,我们需要进行一些配置步骤。 1. 复制 Hive 配置到 Spark 为了确保 Spark 可以访问 Hive 的元数据以及数据的存放位置,您需要将hive-site.xml从 Hive 的配置目录复制到 Spark 的...