作者 | Alice菌
責編 | 夕顏
出品 | CSDN博客
本篇博客將爲大家分享的內容是如何實現Spark on Hive，即讓Hive只作爲存儲角色，Spark負責sql解析優化，執行…話不多說，直接上車！
上車前需知
Spark on hive 與 hive on spark 的區別
1. Spark on hive
是spark 通過Spark-SQL使用hive 語句，操作hive ,底層運行的還是 spark rdd。
（1）就是通過sparksql，加載hive的配置文件，獲取到hive的元數據信息
（2）spark sql獲取到hive的元數據信息之後就可以拿到hive的所有表的數據
（3）接下來就可以通過spark sql來操作hive表中的數據
2.hive on spark
是把hive查詢從mapreduce 的mr (Hadoop計算引擎)操作替換爲spark rdd（spark 執行引擎） 操作. 相對於spark on hive,這個要實現起來則麻煩很多, 必須重新編譯你的spark和導入jar包，不過目前大部分使用的是spark on hive。
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概述
最權威的解釋請見Apache Spark官網，http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html
其中最關鍵的一句博主已經爲大家提取出來了
Configuration of Hive is done by placing your hive-site.xml, core-site.xml (for security configuration), and hdfs-site.xml (for HDFS configuration) file in conf/.
到底是什麼意思呢，這裏先賣個關子，看到後面大夥就懂了。
Hive查詢流程及原理
執行HQL時，先到MySQL元數據庫中查找描述信息，然後解析HQL並根據描述信息生成MR任務；
Hive將SQL轉成MapReduce執行速度慢；
使用SparkSQL整合Hive其實就是讓SparkSQL去加載Hive 的元數據庫，然後通過SparkSQL執行引擎去操作Hive表內的數據；
首先需要開啓Hive的元數據庫服務，讓SparkSQL能夠加載元數據。
發車
一、Hive開啓MetaStore服務
<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>後臺啓動 Hive MetaStore服務
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &
二、SparkSQL整合Hive MetaStore
Spark 有一個內置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式數據庫保存數據，但是這種方式不適合生產環境，因爲這種模式同一時間只能有一個 SparkSession 使用，所以生產環境更推薦使用 Hive 的 MetaStore。
SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通過配置能夠訪問它， 並且能夠使用 HDFS 保存 WareHouse，所以可以直接拷貝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目錄。
hive-site.xml 元數據倉庫的位置等信息
core-site.xml 安全相關的配置
hdfs-site.xml HDFS 相關的配置
我們進入到shell窗口,執行以下命令。
將hive目錄下的hive-site.xml拷貝至spark安裝目錄下：
cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /export/servers/spark/conf
將hadoop安裝目錄下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷貝至spark安裝目錄下
cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/spark/conf
cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/spark/conf
提示：使用IDEA本地測試直接把以上配置文件放在resources目錄即可。
飆車
先完成如下所示的代碼，使用SparkSQL完成創建一個表，並將本地文件中的數據導入到表格中的操作。
使用SparkSQL操作Hive表：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveSupport {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//創建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()//開啓hive語法的支持
.getOrCreate()
// 設置日誌級別
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
//查看有哪些表
spark.sql("show tables").show()
//創建表
spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
//加載數據,數據爲當前SparkDemo項目目錄下的person.txt(和src平級)
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")
//查詢數據
spark.sql("select * from person ").show()
spark.stop()
}
}
在運行程序之前，先讓我們進入到hive的shell窗口，查看一下當前默認數據庫default有哪些表：
hive (default)> show tables;
OK
tab_name
student
techer
techer2
Time taken: 0.738 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive (default)>
然後右鍵運行，當IDEA控制檯打印以下結果，說明我們的程序運行成功了。
再次進入到hive的shell窗口，查看當前表，此時已經發現了我們剛剛用SparkSQL所創建的表：
翻車
正當博主終於長舒了一口氣，準備拿出82年珍藏的雷碧小酢一杯的時候，電腦可能是饞哭了，直接藍屏警告。
好了，不說了，說多了都是淚，本次的分享就到這裏，身爲蒟蒻本蒻的我去搶救電腦了，或許喂Ta喝點也不至於罷工是吧￣へ￣
版權聲明：本文爲CSDN博主「Alice菌」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_44318830/java/article/details/105471548
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