由于我Spark采用的是Hortonworks公司的HDP,安装的时候是使用Ambair做离线部署的。下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL读取HIVE中的数据。
下面我主要介绍一下我使用的情况:
1、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库,我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。
此时,如上所述,将对应的hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下即可
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=new SparkConf().setAppName("Spark-Hive").setMaster("local") val sc=new SparkContext(conf) //create hivecontext val sqlContext = new HiveContext(sc) sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' ") //这里需要注意数据的间隔符 sqlContext.sql("LOAD DATA INPATH '/user/spark/kv1.txt' INTO TABLE src "); sqlContext.sql(" SELECT * FROM jn1").collect().foreach(println) sc.stop()
3、下面列举一下出现的问题:
(1)如果没有将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下,会出现:
分析:从错误提示上面就知道,spark无法知道hive的元数据的位置,所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下
(2)测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误:
ERROR scheduler.LiveListenerBus: Listener EventLoggingListener threw an exception
java.lang.reflect.InvocationTargetException
在代码最后一行添加sc.stop()解决了该问题。
(3)由于自己的集群用的是hdp的版本,当在本地做测试的时候是把hive-site.xml文件直接拷贝到了项目当做,但是做本地运行的时候会报集群连接超时的错误,这是因为在配置文件中的配置项过去造成的,最后保留一些核心的配置项即可
<property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/apps/hive/warehouse</value> </property> <property> <name>hive.metastore.local</name> <value>false</value> </property> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://hdfs03.edcs.org:9083</value> </property> </configuration>