hive读数据会触发hive on spark吗

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mob649e8156b567 2024-10-16 04:39:56 ©著作权

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Hive 读数据会触发 Hive on Spark 吗？

在大数据处理的世界中，Hive是一个流行的数据仓库软件，用于查询和分析存储在Hadoop兼容文件系统中的大数据。而Spark则是一个快速的通用计算引擎，支持批处理和流处理。将这两者结合使用可以更高效地进行数据处理。本文将教你如何使用Hive on Spark来读取数据。

整体流程

以下是使用Hive读取数据并触发Hive on Spark的基本流程：

步骤	描述
1. 环境准备	确保安装好Hive和Spark，并配置环境变量
2. 启动Hive	启动Hive服务
3. 创建表	在Hive中创建一个数据表
4. 加载数据	将数据加载到Hive表中
5. Spark配置	确保Spark可以使用Hive数据源
6. 查询数据	使用Spark SQL查询Hive表

接下来，我们将逐步深入每一步。

1. 环境准备

确保你已经在本地或远程服务器上安装好Hive和Spark。你可以通过以下命令来验证：

hive --version
spark-submit --version

“如果你得到了版本信息，说明环境准备成功。”

同时确保设置了相应的环境变量，例如：

export HIVE_HOME=/path/to/hive
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin

2. 启动Hive

在命令行中输入以下命令启动Hive服务：

hive

“这会启动Hive的交互式shell，你可以在这里执行SQL语句。”

3. 创建表

在Hive中，你需要创建一个表来存储数据。假设我们有一个关于学生的信息数据集，表结构如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS student (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    grade STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS TEXTFILE;

“上述代码创建了一个名为 student 的Hive表，使用逗号作为字段分隔符。”

可以在Hive shell中执行这条语句：

-- 创建学生信息表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    grade STRING
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS TEXTFILE;

4. 加载数据

假设我们有一个CSV文件 students.csv 包含学生信息，你可以使用以下命令将数据加载到Table中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/students.csv' INTO TABLE student;

“这条语句将本地路径下的 students.csv 文件中数据加载到 student 表中。”

5. Spark配置

要确保Spark能够正确访问Hive的元数据，我们需要在Spark配置文件中添加一些Hive的配置。打开$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf文件，添加以下内容：

spark.sql.hive.metastore.version 2.3.7
spark.sql.hive.metastore.jars built-in
spark.sql.hive.wholeStageCodegen false

“这些设置确保Spark能够找到Hive的元数据库，并对Hive的语法进行正确处理。”

如果需要，也可以从Spark Shell中直接设置这些配置，例如：

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("HiveOnSparkExample")
    .config("spark.sql.hive.metastore.version", "2.3.7")
    .config("spark.sql.hive.metastore.jars", "built-in")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

6. 查询数据

最后，你可以使用Spark SQL来查询Hive表中的数据。例如：

// 初始化SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
    .appName("HiveOnSparkExample")
    .config("spark.sql.hive.metastore.version", "2.3.7")
    .config("spark.sql.hive.metastore.jars", "built-in")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

// 查询数据
val studentDF = spark.sql("SELECT * FROM student WHERE age > 18")
studentDF.show()