为了使用 Spark SQL 读取 Hive 数据,你需要按照以下步骤操作: 确定Hive服务器的配置信息: 确保Hive 服务正在运行,并且 Hive 元数据服务(metastore)是可访问的。 获取Hive 服务器的地址、端口、用户名和密码(如果适用)。 在Spark应用中配置Hive连接信息: 确保Spark 已经正确配置为与 Hive 集成。这通常涉及到在 ...
# 创建一个临时视图,选择符合条件的数据df.createOrReplaceTempView("temp_view")# 插入数据到 Hive 表spark.sql("INSERT INTO TABLE my_hive_table SELECT * FROM temp_view") 1. 2. 3. 4. 5. 六、结束语 通过本文的讨论,我们了解到 SparkSQL 读取 Hive 数据的基本操作,包括环境准备、SparkSession 的创...
在Spark中,您可以通过SparkSQL来读取Hive数据。以下是一个简单的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read Hive Data").config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://path_to_your_warehouse_dir").enableHiveSupport().getOrCreate()//...
如果Hive的元数据存放在Mysql中,我们还需要准备好Mysql相关驱动,比如:mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar。 2、编写测试代码 val conf=newSparkConf().setAppName("Spark-Hive").setMaster("local") val sc=newSparkContext(conf)//create hivecontextval sqlContext =newHiveContext(sc) sqlContext.sql("CRE...
hive版本:1.2.1 需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: ...
通过spark读取hive库表 importorg.apache.spark.api.java.function.MapFunction;importorg.apache.spark.sql.*;importorg.gavaghan.geodesy.Ellipsoid;importorg.gavaghan.geodesy.GeodeticCalculator;importorg.gavaghan.geodesy.GeodeticCurve;importorg.gavaghan.geodesy.GlobalCoordinates;/** ...
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 ...
SparkSQL 读写_Hive_读取 Hive 表 内容介绍: 一、相关命令 二、实操 三、误区 一、相关命令 要使用 SparkSQL 语句访问 Hive 表仅需要三个命令即可完成,如下: scala> spark.sql("use spark integrition") scala> val resultDF = spark.sql("select * from student limit 10") scala>resultDF.show() ...
SparkSQL读取hive数据本地idea运行的方法详解 环境准备: hadoop版本:2.6.5 spark版本:2.3.0 hive版本:1.2.2 master主机:192.168.100.201 slave1主机:192.168.100.201 pom.xml依赖如下: xmlns:xsi="http://w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven...
在Spark 向 Hive分区表 写入数据时,抛出异常如下: org.apache.spark.SparkException: Requested partitioning does not match the test_table_name table: Requested partitions: Table partitions: city, year, month, day at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable.processInsert(InsertIntoHiveTable...