val spark=SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()//使用SparkSQL连接外置的Hive//1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下//2. 启用Hive的支持//3. 增加对应的依赖关系(包含MySQL驱动)spark.sql("use lzh") spark.sql("show tables").show() spark.sql("select * fr...
(10)获取colmn list ,包含分区字段.根据input表自动生成字段列表以便自动创建一个新的表结构(可指定storage type,但是分区字段不能改变) packagejc.hiveTabimportorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.functions._objectattributesProcessing{/*** @Analyze collect the statistics by...
1.首先,搭建Hive的环境(分离式) (1)关系:搭建分离式的Hive, 一台机器用作Hive Server(hadoop2), 一台机器用作Hive Client(hadoop3) (2)配置hive环境,见前面的文章 (3)修改两台机器的hive-site.xml文件 这两台hive中其他配置文件一样,只有hive-site.xml有区别 (a)其中Hive Server的hive-site.xml配置如下...
5、通过spark-sql执行insert语句,将数据插入到hive表中 1 spark.sql(s"insert overwrite table ${i}visit select * from table_${i}".stripMargin) 至此,即完成了将本地数据以parquet的形式加载至hive表中了,接下来既可以到hive表中进行查看数据是否成功载入 贴一下完整代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1...
一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 1.2 SparkSQL连接Hudi 二、创建表 2.1 常规的建表 2.2CTAS 三、插入数据 四、查询数据 五、更新数据 5.1 普通 5.2MergeInto 六、删除数据 七、Insert Overwrite 一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 我们需要将Hive 的metastore服务独立出来 ...
SparkSQL内置了HiveSQL的支持, 所以无需整合 为什么要开启Hive的MetaStore Hive的MetaStore是一个Hive的组件, 一个Hive提供的程序, 用以保存和访问表的元数据, 整个Hive的结构大致如下 由上图可知道, 其实Hive中主要的组件就三个,HiveServer2负责接受外部系统的查询请求, 例如JDBC,HiveServer2接收到查询请求后, 交给...
1、SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回...
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎,也是大数据系统中重要的数据仓库工具,Spark SQL支持访问Hive数据仓库,然后在Spark引擎中进行统计分析。接下来介绍通过Spark SQL操作Hive数据仓库的具体实现步骤。 1. 准备环境 Hive采用MySQL数据库存放Hive元数据,因此为了能够让Spark访问Hive,就需要将MySQL驱动包拷贝到Spark安装路径下的Jars...
在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中(或者使用hive on spark、nodepad开发工具),部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据,引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题 解决办法 1、自定义规则CheckPartitionTable类,实现Rule type ExtensionsBuilder = SparkSessionExtensions => Unit ...