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 (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath ...
首先在 hive-site.xml 配置文件最后加入以下一个配置,这里为hive所在节点 <property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://hadoop03:9083</value></property> 1. 2. 3. 4. 1.2拷贝配置文件 将hive-site.xml 配置文件放到$SPARK_HOME/conf 目录中 cphive-site.xml$SPARK_HOME/conf/ 1. scp-...
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 (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '\t' "); hiveContext.sql("load data local inpath '/...
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...
一、安装概述 计划使用sparksql组件从hive中读取数据,基于前三篇文章,我已经安装好了hadoop、spark和mysql,对于我想通过sparksql来读取hdfs...
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 2.2 CTAS 三、插入数据 四、查询数据 五、更新数据 5.1 普通 5.2 MergeInto 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 ...
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...
sparksql on hive 配置 方法/步骤 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 ...
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 ...
一.使用Hive Table(把Hive中的数据,读取到Spark SQL 中) 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 ...