hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/student_infos' into table student_infos"); hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_scores"); hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores (name STRING, score INT) row format delimited fields terminated by '\t'"); hi...
spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS " + tableName) dataDF.write.saveAsTable(tableName) } def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建Spark配置 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HiveSupport").setMaster("local[*]") // 创建Spark SQL 客户端 val spark: SparkSession = Spar...
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 IF NOT EXISTS student_infos...
但是某人一开始的要求是用Spark-SQL查询Hive呀 于是启动Spark-SQL,启了一天了都是报下面的错误 Exceptioninthread"main"java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState...
第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 第二步:将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下 第三步:Hive开启MetaStore服务 第四步:测试SparkSQL整合Hive是否成功 第一步:将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录 node1执行以下命令来拷贝hive-site.xml到所有的spark安装服务器上面去 ...
这是因为在创建SQLContext实例的时候,要求spark编译的Hive版本和HiveMetaStore里面记录的Hive版本一致 3.1、解决方法一 我们可以通过$HIVE_CONF/confi/hive-site.xml 配置hive.metastore.schema.verification参数来取消这种验证,这个参数的默认值是true,我们可以取消验证,设置为false<property><name>hive.metastore.schema.ver...
hiveContext.table("emp").show //3)关闭资源 sc.stop() } } 同样的和sqlcontext一样,建.sh文件,赋权限,执行。 首先是执行命令: spark-submit \ --class com.data.spark.HiveContext \ --master local[2] \ --jars /Users/yinchuchu/Downloads/software/hadoop/hive-1.1.0-cdh5.7.0/lib/mysql-conne...
将hive/conf/hive-site.xml 拷贝到spark的conf目录下. 将Hive元数据库MySQL的驱动jar包拷贝到spark的jars目录下,如果是Derby不需要拷贝. 如果访问不到HDFS,将hdfs-site.xml,以及core-site.xml拷贝到spark的conf目录下. 启动spark-sql,然后执行spark.sql("show tables").show,你就会发现现在访问的是外部hive的数据...
SparkSession是Dataset与DataFrame API的编程入口，从Spark2.0开始支持。用于统一原来的HiveContext和SQLContext，为了兼容两者，仍然保留这两个入口。通过一个SparkSession入口，提高了Spark的易用性。创建DataFrame 创建完SparkSession之后，可以使用SparkSession从已经存在的RDD、Hive表或者其他数据源中创建DataFrame。DataFrame...