在使用Spark SQL连接Hive时,你需要遵循一系列步骤来确保Spark能够正确访问Hive的metastore和数据。以下是详细步骤及相应的代码片段: 1. 确保Hive服务已启动并可访问 首先,确保Hive服务已经启动,并且你可以通过网络访问它。这通常涉及到启动Hive Metastore服务和HiveServer2服务。 2. 在Spark应用中引入Hive相关的依赖 在你...
要连接Hive和SparkSQL,需要在SparkSession中启用Hive支持。首先需要确保Hive已经安装并配置好,然后在创建SparkSession时添加Hive支持。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("HiveIntegration").config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse"...
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:212) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:126) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata...
在确保上述配置后,接下来我们需要通过代码实现 SparkSQL 连接 HiveServer。以下是一个简单的示例: Scala 示例代码 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectHiveSparkSQLExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("HiveSparkSQLExample").config("spark.sql.warehouse.d...
Spark SQL 连接 Hive ,最重要的就是读数据与写数据,即物理执行计划 HiveTableScanExec与 InsertlntoHiveTable 负责读数据的 HiveTableScanExec 的实现相对简单,作为叶子节点,读者很容易想到需要生成 HadoopRDD 来处理输入数据。 HiveTableScanExec 的构造参数中比较重要的是代表 Hive 数据表的 relation (类型为 Metast...
Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式计算引擎,它提供了一种高效的方式来查询和分析大规模数据集。在处理多个巨型Hive表的连接时,可以采取以下优化策略: 数据分区:将数据按照某个字段进行分区存储,可以提高查询效率。Spark SQL支持对数据进行分区存储,并且可以根据分区字段进行过滤,减少不必要的数据读取。
Spark SQL 连接 Hive ,最重要的就是读数据与写数据,即物理执行计划 HiveTableScanExec与 InsertlntoHiveTable 负责读数据的 HiveTableScanExec 的实现相对简单,作为叶子节点,读者很容易想到需要生成 HadoopRDD 来处理输入数据。 HiveTableScanExec 的构造参数中比较重要的是代表 Hive 数据表的 relation (类型为 Meta...
上面这串代码是2.0的spark版本之后预处理环境部分,enableHiveSupport则是配置信息 conf 中会将 Catalog 信息( spark.sql. cataloglmplementation )设置为“hive ”,这样在 SparkSession 根据配置信息反射获取SessionState 对象时就会得到与 Hive 相关的对象 。
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...
若要把Spark SQL连接到一个部署好的Hive上,你必须把hive-site.xml复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好Hive,Spark SQL也可以运行。 需要注意的是,如果你没有部署好Hive,Spark SQL会在当前的工作目录中创建出自己的Hive 元数据仓库,叫作 metastore_db...