Hive表
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2023-12-01
Spark SQL也支持从Apache Hive中读出和写入数据。然而,Hive有大量的依赖,所以它不包含在Spark集合中。可以通过-Phive
和-Phive-thriftserver
参数构建Spark,使其 支持Hive。注意这个重新构建的jar包必须存在于所有的worker节点中,因为它们需要通过Hive的序列化和反序列化库访问存储在Hive中的数据。
当和Hive一起工作是,开发者需要提供HiveContext。HiveContext从SQLContext继承而来,它增加了在MetaStore中发现表以及利用HiveSql写查询的功能。没有Hive部署的用户也 可以创建HiveContext。当没有通过hive-site.xml
配置,上下文将会在当前目录自动地创建metastore_db
和warehouse
。
// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
// Queries are expressed in HiveQL
sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)