概述
●官网
http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html
●Hive查询流程及原理
执行HQL时,先到MySQL元数据库中查找描述信息,然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务
Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢
使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库,然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据
所以首先需要开启Hive的元数据库服务,让SparkSQL能够加载元数据
Hive开启MetaStore服务
1: 修改 hive/conf/hive-site.xml 新增如下配置
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node01:9083</value>
</property>
</configuration>
2: 后台启动 Hive MetaStore服务
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &
SparkSQL整合Hive MetaStore
Spark 有一个内置的 MateStore,使用 Derby 嵌入式数据库保存数据,但是这种方式不适合生产环境,因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用,所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore
![](/qrcode.jpg)
SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它, 并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse,所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录
hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息
core-site.xml 安全相关的配置
hdfs-site.xmlHDFS 相关的配置
使用IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveSupport {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("HiveSupport")
.master("local[*]")
//.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse")
//.config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083")
.enableHiveSupport()//开启hive语法的支持
.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
//查看有哪些表
spark.sql("show tables").show()
//创建表
spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
//加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'SparkDemo/person.txt' INTO TABLE person")
//查询数据
spark.sql("select * from person ").show()
spark.stop()
}
}