Hive：Spark中如何实现将rdd结果插入到hive1.3.0表中

2024年1月31日 195次阅读 来源: spark
  • DataFrame写入hive API：
  1. registerTempTable函数是创建spark临时表
  2. insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接进行写入。
  3. 向hive数据仓库写入数据必须指定数据库，hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql（“create table ….”）
case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)

def main(args:Array[String]){
    val sc = new org.apache.spark.SparkContext   
    val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    import hiveContext.implicits._
    hiveContext.sql("use DataBaseName")
    val data = sc.textFile("path").map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
    data.toDF()insertInto("tableName")
}

 将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中

  1. hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql（“create table ….”）
  2. 使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，可以指定为json，如果有其他格式指定，尽量使用语句来建立hive表。

将数据写入分区表的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后是由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中。具体操作如下：

case class Person(name:String,col1:Int,col2:String)
def main(args:Array[String]):Unit={
    val sc = new org.apache.spark.SparkContext   
    val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    import hiveContext.implicits._
    hiveContext.sql("use DataBaseName")
    val data = sc.textFile("path").map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
    data.toDF().registerTempTable("table1")
    hiveContext.sql("insert into table2 partition(date='2015-04-02') select name,col1,col2 from table1")
}

 

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    原文作者：spark
    原文地址: https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/6082048.html
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