hive on spark(版本兼容)
官网https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
spark on hive(版本兼容)
官网
http://spark.apache.org/docs/2.1.1/sql-programming-guide.html#hive-tables
如果你在集群上使用了tez,你需要在spark/conf下spark-defaults.conf添加lzo的路径
spark.jars=/export/servers/hadoop-2.7.7/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar
spark-yarn模式启动
bin/spark-shell --master yarn
完全跟sql一样
spark-sql 得到的结果不够友好, 所以可以使用hiveserver2 + beeline
1.启动thriftserver(后台)
sbin/start-thriftserver.sh
2.启动beeline
bin/beeline
# 然后输入
!connect jdbc:hive2://hadoop102:10000
# 然后按照提示输入用户名和密码
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
代码实现
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveRead {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("HiveRead")
//添加支持外置hive
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
spark.sql("show databases")
spark.sql("use guli")
spark.sql("select count(*) from gulivideo_orc").show()
spark.close()
}
}
结果
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveWrite {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("HiveRead")
//添加支持外置hive
.enableHiveSupport()
.config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse")
.getOrCreate()
//先创建一个数据库
spark.sql("create database spark1602")
spark.sql("use spark1602")
spark.sql("create table user1(id int,name string)")
spark.sql("insert into user1 values(10,'lisi')").show()
spark.close()
}
}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveWrite {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("HiveRead")
//添加支持外置hive
.enableHiveSupport()
.config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse")
.getOrCreate()
val df = spark.read.json("D:\\idea\\spark-sql\\input\\user.json")
spark.sql("use spark1602")
//直接把数据写入到hive中,表可以存在也可以不存在
df.write.saveAsTable("user2")
//也可以进行追加
//df.write.mode("append").saveAsTable("user2")
spark.close()
}
}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveWrite {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("HiveRead")
//添加支持外置hive
.enableHiveSupport()
.config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse")
.getOrCreate()
val df = spark.read.json("D:\\idea\\spark-sql\\input\\user.json")
spark.sql("use spark1602")
df.write.insertInto("user2")
spark.close()
}
}
saveAsTable
使用列名进行分配值
insertInto
按照位置进行1对1
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveWrite {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("HiveRead")
//添加支持外置hive
.enableHiveSupport()
.config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse")
.getOrCreate()
val df = spark.read.json("D:\\idea\\spark-sql\\input\\user.json")
df.createOrReplaceTempView("a")
spark.sql("use spark1602")
val df1 = spark.sql("select * from a ")
val df2 = spark.sql("select sum(age) sum_age from a group by name")
println(df1.rdd.getNumPartitions)
println(df2.rdd.getNumPartitions)
df1.write.saveAsTable("a3")
df2.write.saveAsTable("a4")
spark.close()
}
}
结果:聚合函数分区数默认200个
如果数据量小,没必要200两个分区,简直浪费
将
df2.write.saveAsTable("a4")
修改为
df2.coalesce(1).write.saveAsTable("a4")
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