SparkSQL 数据源

3.SparkSQL 数据源

3.1 通用加载/保存方法

3.1.1 手动指定选项

　　Spark SQL 的 DataFrame 接口支持多种数据源的操作。一个 DataFrame 可以进行 RDDs 方式

的操作，也可以被注册为临时表。把 DataFrame 注册为临时表之后，就可以对该 DataFrame 执行

SQL 查询。

 

　　Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的

执行所有的操作。修改配置项 spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") 
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

　　当数据源格式不是 parquet 格式文件时，需要手动指定数据源的格式。数据源格式需要指定

全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称定

json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text 来指定数据的格式。

　　可以通过 SparkSession 提供的 read.load 方法用于通用加载数据，使用 write 和 save 保存数

据。

val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet")

　　

　　除此之外，可以直接运行 SQL 在文件上：

val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet`")
sqlDF.show()

scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet")

scala> peopleDF.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+


scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet`")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
scala> sqlDF.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+

3.1.2 文件保存选项

　　可以采用 SaveMode 执行存储操作，SaveMode 定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这

些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用 Overwrite 方式执行时，在输出新数

据之前原数据就已经被删除。SaveMode 详细介绍如下表：

 

 

3.2 JSON 文件 

　　Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构，并将它加载为一个 Dataset[Row]. 可以通过

SparkSession.read.json()去加载一个 一个 JSON 文件。

 

　　注意：这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件，每一行都得是一个 JSON 串。 

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
// Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) encoders are
// supported by importing this when creating a Dataset.
import spark.implicits._
// A JSON dataset is pointed to by path.
// The path can be either a single text file or a directory storing text files
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)

// The inferred schema can be visualized using the printSchema() method peopleDF.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
// Creates a temporary view using the DataFrame peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
// SQL statements can be run by using the sql methods provided by spark
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
// +------+
// | name|
// +------+
// |Justin|
// +------+

// Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
// a Dataset[String] storing one JSON object per string
val otherPeopleDataset = spark.createDataset("""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset)

otherPeople.show()
// +---------------+----+
// | address|name|
// +---------------+----+
// |[Columbus,Ohio]| Yin|

3.3 Parquet 文件 

　　Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。Parquet 格式经

常在 Hadoop 生态圈中被使用，它也支持 Spark SQL 的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读

取和存储 Parquet 格式文件的方法。 

importing spark.implicits._
import spark.implicits._
val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.write.parquet("hdfs://hadoop102:9000/people.parquet")
val parquetFileDF = spark.read.parquet("hdfs://hadoop102:9000/people.parquet")
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")
val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
// +------------+
// | value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

3.4 JDBC 

　　Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对

DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

注意，需要将相关的数据库驱动放到 spark 的类路径下。 

$ bin/spark-shell --master spark://hadoop102:7077 --jars mysqlconnector-java-5.1.27-bin.jar
// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the 
load/save or jdbc methods

// Loading data from a JDBC source
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd").option("dbtable", "rddtable").option("user", "root").option("password", "hive").load()
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "hive")
val jdbcDF2 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd", "rddtable", connectionProperties)

// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd").option("dbtable", "rddtable2").option("user", "root").option("password", "hive").save()
jdbcDF2.write.jdbc("jdbc:mysql://hadoop102:3306/mysql", "db", connectionProperties)

// Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)").jdbc("jdbc:mysql://hadoop102:3306/mysql", "db", connectionProperties)

3.5 Hive 数据库 

　　Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包

含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询

语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事

先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特

性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。

　　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。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE

EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 

目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本

地文件系统)。 

import java.io.File
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class Record(key: Int, value: String)
// warehouseLocation points to the default location for managed 
databases and tables
val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark Hive Example").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation).enableHiveSupport().getOrCreate()

import spark.implicits._
import spark.sql
sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// Queries are expressed in HiveQL
sql("SELECT * FROM src").show()

// +---+-------+
// |key| value|
// +---+-------+
// |238|val_238|
// | 86| val_86|
// |311|val_311|
// ...

// Aggregation queries are also supported.
sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show()
// +--------+
// |count(1)|
// +--------+
// | 500 |
// +--------+
// The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions.
val sqlDF = sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")

// The items in DataFrames are of type Row, which allows you to access 
each column by ordinal.
val stringsDS = sqlDF.map {
　　case Row(key: Int, value: String) => s"Key: $key, Value: $value"
}
stringsDS.show()
// +--------------------+
// | value|
// +--------------------+
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// ...
// You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession.
val recordsDF = spark.createDataFrame((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))
recordsDF.createOrReplaceTempView("records")

// Queries can then join DataFrame data with data stored in Hive.
sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show()
// +---+------+---+------+
// |key| value|key| value|
// +---+------+---+------+
// | 2| val_2| 2| val_2|
// | 4| val_4| 4| val_4|
// | 5| val_5| 5| val_5|

 

3.5.1 内嵌 Hive 应用 

如果要使用内嵌的 Hive，什么都不用做，直接用就可以了。 --conf :

spark.sql.warehouse.dir= 

 

　　注意：如果你使用的是内部的 Hive，在 Spark2.0 之后，spark.sql.warehouse.dir

用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用 HDFS 作为路径，那么需要将 core

site.xml 和 hdfs-site.xml 加入到 Spark conf 目录，否则只会创建 master 节点上的

 

笔记：

使用内置hive：

/*
local模式下使用内置 hive
*/
scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

scala> spark.sql("create table kv(key Int,value String)")
19/07/09 07:36:54 WARN HiveMetaStore: Location: file:/opt/module/spark/spark-warehouse/kv specified for non-external table:kv
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("load data local inpath 'examples/src/main/resources/kv1.txt' into table kv")
res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("select * from kv").show
+---+-------+
|key|  value|
+---+-------+
|238|val_238|
| 86| val_86|
|311|val_311|
| 27| val_27|
|165|val_165|
|409|val_409|
|255|val_255|
|278|val_278|
| 98| val_98|
|484|val_484|
|265|val_265|
|193|val_193|
|401|val_401|
|150|val_150|
|273|val_273|
|224|val_224|
|369|val_369|
| 66| val_66|
|128|val_128|
|213|val_213|
+---+-------+
only showing top 20 rows

/*
Standalone 模式下使用内置 hive 
　　-- 报错 原因：

metastore_db 只有master有

*/

scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

scala> spark.sql("create table kv1(key Int,value String)")
19/07/09 08:44:30 WARN HiveMetaStore: Location: file:/opt/module/spark/spark-warehouse/kv1 specified for non-external table:kv1
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("load data local inpath 'examples/src/main/resources/kv1.txt' into table kv1")
res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("select * from kv1").show
19/07/09 08:45:14 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, 192.168.192.104, executor 2): java.io.FileNotFoundException: File file:/opt/module/spark/spark-warehouse/kv1/kv1.txt does not exist
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.deprecatedGetFileStatus(RawLocalFileSystem.java:611)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileLinkStatusInternal(RawLocalFileSystem.java:824)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:601)
    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:421)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$ChecksumFSInputChecker.<init>(ChecksumFileSystem.java:142)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.open(ChecksumFileSystem.java:346)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.open(FileSystem.java:769)
    at org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.<init>(LineRecordReader.java:109)
    at org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getRecordReader(TextInputFormat.java:67)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD$$anon$1.liftedTree1$1(HadoopRDD.scala:252)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD$$anon$1.<init>(HadoopRDD.scala:251)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.compute(HadoopRDD.scala:211)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.compute(HadoopRDD.scala:102)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:322)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

+---+-------+
|key|  value|
+---+-------+
|238|val_238|
| 86| val_86|
|311|val_311|
| 27| val_27|
|165|val_165|
|409|val_409|
|255|val_255|
|278|val_278|
| 98| val_98|
|484|val_484|
|265|val_265|
|193|val_193|
|401|val_401|
|150|val_150|
|273|val_273|
|224|val_224|
|369|val_369|
| 66| val_66|
|128|val_128|
|213|val_213|
+---+-------+
only showing top 20 rows

/*

Standalone 模式下使用内置 hive

*/

[lxl@hadoop102 spark]$ cp /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml ./conf/
[lxl@hadoop102 spark]$ cp /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml ./conf/
[lxl@hadoop102 spark]$ xsync conf/
fname=conf
pdir=/opt/module/spark
------------------- hadoop103 --------------
sending incremental file list
conf/core-site.xml
conf/docker.properties.template
conf/fairscheduler.xml.template
conf/hdfs-site.xml
conf/log4j.properties.template
conf/metrics.properties.template
conf/slaves
conf/spark-defaults.conf
conf/spark-env.sh

sent 4963 bytes  received 358 bytes  10642.00 bytes/sec
total size is 20089  speedup is 3.78
------------------- hadoop104 --------------
sending incremental file list
conf/core-site.xml
conf/docker.properties.template
conf/fairscheduler.xml.template
conf/hdfs-site.xml
conf/log4j.properties.template
conf/metrics.properties.template
conf/slaves
conf/spark-defaults.conf
conf/spark-env.sh

sent 4963 bytes  received 358 bytes  10642.00 bytes/sec
total size is 20089  speedup is 3.78
[lxl@hadoop102 spark]$ ll
总用量 140
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 bin
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 7月   9 08:48 conf
drwxr-xr-x 5 lxl lxl  4096 4月  26 2017 data
-rw-rw-r-- 1 lxl lxl   675 7月   9 08:22 derby.log
drwxr-xr-x 4 lxl lxl  4096 4月  26 2017 examples
drwxr-xr-x 2 lxl lxl 12288 7月   8 04:15 jars
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 17811 4月  26 2017 LICENSE
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 licenses
drwxrwxr-x 2 lxl lxl  4096 7月   9 08:21 logs
drwxrwxr-x 5 lxl lxl  4096 7月   9 08:22 metastore_db
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 24645 4月  26 2017 NOTICE
drwxrwxr-x 2 lxl lxl  4096 7月   8 03:12 object
-rwxrwxrwx 1 lxl lxl    63 7月   7 06:10 pipe.sh
drwxr-xr-x 8 lxl lxl  4096 4月  26 2017 python
drwxr-xr-x 3 lxl lxl  4096 4月  26 2017 R
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  3817 4月  26 2017 README.md
-rw-r--r-- 1 lxl lxl   128 4月  26 2017 RELEASE
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 7月   6 10:06 sbin
drwxrwxr-x 4 lxl lxl  4096 7月   9 08:44 spark-warehouse
-rw-rw-r-- 1 lxl lxl  6010 7月   6 10:30 wordcount.jar
drwxrwxr-x 8 lxl lxl  4096 7月   9 08:22 work
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 yarn
[lxl@hadoop102 spark]$ rm -rf spark-warehouse/ metastore_db/ derby.log 
[lxl@hadoop102 spark]$ ll
总用量 128
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 bin
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 7月   9 08:48 conf
drwxr-xr-x 5 lxl lxl  4096 4月  26 2017 data
drwxr-xr-x 4 lxl lxl  4096 4月  26 2017 examples
drwxr-xr-x 2 lxl lxl 12288 7月   8 04:15 jars
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 17811 4月  26 2017 LICENSE
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 licenses
drwxrwxr-x 2 lxl lxl  4096 7月   9 08:21 logs
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 24645 4月  26 2017 NOTICE
drwxrwxr-x 2 lxl lxl  4096 7月   8 03:12 object
-rwxrwxrwx 1 lxl lxl    63 7月   7 06:10 pipe.sh
drwxr-xr-x 8 lxl lxl  4096 4月  26 2017 python
drwxr-xr-x 3 lxl lxl  4096 4月  26 2017 R
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  3817 4月  26 2017 README.md
-rw-r--r-- 1 lxl lxl   128 4月  26 2017 RELEASE
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 7月   6 10:06 sbin
-rw-rw-r-- 1 lxl lxl  6010 7月   6 10:30 wordcount.jar
drwxrwxr-x 8 lxl lxl  4096 7月   9 08:22 work
drwxr-xr-x 2 lxl lxl  4096 4月  26 2017 yarn

 [lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-shell --master spark://hadoop102:7077 --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://hadoop102:9000/spark

[lxl@hadoop102 resources]$ ll
总用量 36
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  130 4月  26 2017 employees.json
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  240 4月  26 2017 full_user.avsc
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 5812 4月  26 2017 kv1.txt
-rw-r--r-- 1 lxl lxl   73 4月  26 2017 people.json
-rw-r--r-- 1 lxl lxl   32 4月  26 2017 people.txt
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  185 4月  26 2017 user.avsc
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  334 4月  26 2017 users.avro
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  615 4月  26 2017 users.parquet
[lxl@hadoop102 resources]$ pwd
/opt/module/spark/examples/src/main/resources
[lxl@hadoop102 resources]$ hadoop fs -put kv1.txt /

scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

scala> spark.sql("create table kv(key Int,value String)")
19/07/09 09:09:35 WARN HiveMetaStore: Location: hdfs://hadoop102:9000/spark/kv specified for non-external table:kv
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("load data inpath '/kv1.txt' into table kv")
19/07/09 09:16:49 ERROR KeyProviderCache: Could not find uri with key [dfs.encryption.key.provider.uri] to create a keyProvider !!
res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("select * from kv").show
+---+-------+
|key|  value|
+---+-------+
|238|val_238|
| 86| val_86|
|311|val_311|
| 27| val_27|
|165|val_165|
|409|val_409|
|255|val_255|
|278|val_278|
| 98| val_98|
|484|val_484|
|265|val_265|
|193|val_193|
|401|val_401|
|150|val_150|
|273|val_273|
|224|val_224|
|369|val_369|
| 66| val_66|
|128|val_128|
|213|val_213|
+---+-------+
only showing top 20 rows

使用外置hive：

[lxl@hadoop102 spark]$ cp ../hive/conf/hive-site.xml ./conf/
[lxl@hadoop102 spark]$ ll conf/
总用量 48
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 1068 7月   9 08:48 core-site.xml
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  987 4月  26 2017 docker.properties.template
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 1105 4月  26 2017 fairscheduler.xml.template
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 1051 7月   9 08:48 hdfs-site.xml
-rw-rw-r-- 1 lxl lxl 1466 7月   9 09:22 hive-site.xml
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 2025 4月  26 2017 log4j.properties.template
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 7313 4月  26 2017 metrics.properties.template
-rw-r--r-- 1 lxl lxl  886 7月   6 09:56 slaves
-rw-r--r-- 1 lxl lxl 1374 7月   7 00:55 spark-defaults.conf
-rwxr-xr-x 1 lxl lxl 4280 7月   7 00:57 spark-env.sh
[lxl@hadoop102 spark]$ xsync jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 
fname=mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
pdir=/opt/module/spark/jars
------------------- hadoop103 --------------
sending incremental file list
mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

sent 872508 bytes  received 31 bytes  581692.67 bytes/sec
total size is 872303  speedup is 1.00
------------------- hadoop104 --------------
sending incremental file list
mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

sent 872508 bytes  received 31 bytes  1745078.00 bytes/sec
total size is 872303  speedup is 1.00

scala> spark.sql("create table kv1(key Int,value String)")
19/07/09 09:26:52 WARN HiveMetaStore: Location: hdfs://hadoop102:9000/user/hive/warehouse/kv1 specified for non-external table:kv1
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("show databases").show
+------------+
|databaseName|
+------------+
|     default|
+------------+


scala> spark.sql("show tables").show
+--------+--------------------+-----------+
|database|           tableName|isTemporary|
+--------+--------------------+-----------+
| default|                dept|      false|
| default|                 emp|      false|
| default|  gulivideo_category|      false|
| default|       gulivideo_orc|      false|
| default|       gulivideo_ori|      false|
| default|  gulivideo_user_orc|      false|
| default|  gulivideo_user_ori|      false|
| default|hive_hbase_emp_table|      false|
| default|                 kv1|      false|
| default| relevance_hbase_emp|      false|
| default|          staff_hive|      false|
+--------+--------------------+-----------+

[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-s
spark-shell   spark-sql     spark-submit  
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-sql
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shell).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
19/07/09 09:33:51 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
19/07/09 09:33:51 INFO HiveMetaStore: 0: Opening raw store with implemenation class:org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore
19/07/09 09:33:51 INFO ObjectStore: ObjectStore, initialize called
...
...

spark-sql (default)> show tables;
19/07/09 09:34:40 INFO SparkSqlParser: Parsing command: show tables
19/07/09 09:34:43 INFO HiveMetaStore: 0: get_database: default
...
...
database    tableName    isTemporary
default    dept    false
default    emp    false
default    gulivideo_category    false
default    gulivideo_orc    false
default    gulivideo_ori    false
default    gulivideo_user_orc    false
default    gulivideo_user_ori    false
default    hive_hbase_emp_table    false
default    kv1    false
default    relevance_hbase_emp    false
default    staff_hive    false
Time taken: 3.787 seconds, Fetched 11 row(s)
19/07/09 09:34:44 INFO CliDriver: Time taken: 3.787 seconds, Fetched 11 row(s)

去除 spark-sql 中的日志：

[lxl@hadoop102 conf]$ pwd
/opt/module/spark/conf
[lxl@hadoop102 conf]$ mv log4j.properties.template log4j.properties
[lxl@hadoop102 conf]$ vi log4j.properties 

log4j.properties：

# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=error, console

日志信息消除后：

[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-sql
spark-sql (default)> show databases;
databaseName
default
Time taken: 3.022 seconds, Fetched 1 row(s)
spark-sql (default)> select * from emp
                   > ;
empno    ename    job    mgr    hiredate    sal    comm    deptno
7369    SMITH    CLERK    7902    1980-12-17    800.0    NULL    20
7499    ALLEN    SALESMAN    7698    1981-2-20    1600.0    300.0    30
7521    WARD    SALESMAN    7698    1981-2-22    1250.0    500.0    30
7566    JONES    MANAGER    7839    1981-4-2    2975.0    NULL    20
7654    MARTIN    SALESMAN    7698    1981-9-28    1250.0    1400.0    30
7698    BLAKE    MANAGER    7839    1981-5-1    2850.0    NULL    30
7782    CLARK    MANAGER    7839    1981-6-9    2450.0    NULL    10
7788    SCOTT    ANALYST    7566    1987-4-19    3000.0    NULL    20
7839    KING    PRESIDENT    NULL    1981-11-17    5000.0    NULL    10
7844    TURNER    SALESMAN    7698    1981-9-8    1500.0    0.0    30
7876    ADAMS    CLERK    7788    1987-5-23    1100.0    NULL    20
7900    JAMES    CLERK    7698    1981-12-3    950.0    NULL    30
7902    FORD    ANALYST    7566    1981-12-3    3000.0    NULL    20
7934    MILLER    CLERK    7782    1982-1-23    1300.0    NULL    10
Time taken: 1.105 seconds, Fetched 14 row(s)
spark-sql (default)>