Spark访问Hive表

2024年3月28日 121次阅读 来源: spark

知识点1：Spark访问HIVE上面的数据

　　配置注意点：.

　　　　1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中（spark2.0之后是${spark_home}/jars下），不清楚就全部拷贝过去

　　　　2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下

　　　　3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL，所以要修改hive-site.xml文件　

　　　　　　　　<property>

　　　　　　　　　　<name>hive.metastore.uris</name>

　　　　　　　　　　<value>thrift://hadoop1:9083</value>

　　　　　　　　　　<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>

　　　　　　　　</property>

      　　　4.启动hivede metastroe后台进程。执行${hive_home}/bin/hive –service metastore启动hive的service metastore后台进程。

　　　　　5.启动spark-shell访问hive上数据。在${spark_home}/bin下执行./spark-shell –master spark://master:7077 （可添加其他参数rg:–jars等参数）　　　　

　　　　

 

知识点2：Spark访问与HBase关联的Hive表

　　创建关联HBase的Hive外表：

DROP TABLE IF EXISTS table_name; CREATE EXTERNAL TABLE table_name (ROWKEY STRING,Name STRING,ADDRESS STRING ) ROW FORMAT DELIMITED COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,A:Name,A:ADDRESS") TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "table_name");

　　如果创建的是内部表，删除了hive表，hbase上对应的表也会被删除，不建议使用这种方式。

　　如果创建的是外部表，使用drop只是删除了hive的元数据，hbase表不会受影响。

　　扩展：使用drop删除hive的外表后，如果重新创建该表并load数据到该表中，将会出现部分数据是上次插入的数据，导致总数据量大于第二次插入的数据量，出现这种情况的原因是因为drop删除表，只是删除了表的元数据，不会删除表中的数据，表中的数据存储在创建语句location指定的hdfs路径下，只要删除该文件即可。

　　配置注意点：

　　　　1.Hive的配置部署与知识点1一样

　　　　2.拷贝如下jar包到你${spark_home}/lib中（spark2.0之后是${spark_home}/jars下），缺少这些jarj将会报错，本人是将hbase下所有jar都复制到了${spark_home}/lib中

      • hbase-protocol-1.1.2.jar
      • hbase-client-1.1.2.jar
      • hbase-common-1.1.2.jar
      • hbase-server-1.1.2.jar
      • hive-hbase-handler-1.2.1.jar
      • metrics-core-2.2.0.jar

　　　　3.将HBase的配置文件hbase-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下

　　　　4.启动spark-shell访问与hbase关联的hive上数据。在${spark_home}/bin下执行./spark-shell –master spark://master:7077 （可添加其他参数rg:–jars等参数，eg:

./bin/spark-shell –master spark://Master36:7077 –jars /usr/local/spark/lib/hive-hbase-handler-1.2.1.jar,/usr/local/spark/lib/hbase-common-1.1.2.jar,/usr/local/spark/lib/hbase-client-1.1.2.jar,/usr/local/spark/lib/hbase-protocol-1.1.2.jar,/usr/local/spark/lib/hbase-server-1.1.2.jar,/usr/local/spark/lib/metrics-core-2.2.0.jar,/usr/local/spark/lib/guava-12.0.1.jar,/usr/local/spark/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar

）

代码：

 /**
      *下面是spark1.6.2读取hive的简单代码
      */
    val sqlContext=new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

    import sqlContext.implicites._

    val df=sqlContext.sql("select xxx from table_name").collect().foreach(println)


    /**
      *下面是spark2.11读取hive的简单代码
       *spark2.0版本访问hive配置部分将会简单一点
      */
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    val warehouseLocation="hdfs://master:9000/user/hive/warehouse"

    val spark =SparkSession.builder().appName("spark-hive").config("spark.sql.warehouse.dir",warehouseLocation).enableHiveSupport().getOrCreate()

    import spark.implicits._
    import spark.sql

    spark.sql("selectxxx from xx").show
    //将数据框保存到到指定路径中，可通过format来指定要保存的文件格式,repartition(n)设置输出文件的个数
   dataFrame.repartition(1).write.format("csv").save("hdfs://master:9000/xxx")

 

出现的错误总结（解决方法仅供参考）：

　1.error: Error creating transactional connection factory

　　解决方法：在hive和spark集群都能正常使用情况下，检查一下hive的service metastore后台进程是否已经启动了

　2.Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

　　解决方法：有可能是hive连接数据库部分出现了问题，在hive-site.xml文件中添加<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://hadoop1:9083</value></property>,如果配置后执行出现了新的错误：ERROR ObjectStore: Version information not found in metastore，这个新错误可能使用hive的jar包和存储元数据信息版本不一致而抛出的异常，可以在hive-site.xml文件中添加参数跳过版本的问题，<name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value>,重启hive服务，如果还是继续报ERROR ObjectStore: Version information not found in metastore这个错误，说明刚刚配置的参数没有生效,接着要把hdfs-site.xml文件拷贝到${spark_home}/conf文件下，这可能是因为环境变量的问题引起的

　3.java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTargetException

　　解决方法：由于缺少htrace-core-3.1.0-incubating.jar包，引入该包即可。

　4.java.lang.ClassNotFoundException Class org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe not found

　　解决方法：由于缺少相关的hbase的jar包（hbase-protocol-1.1.2.jar，hbase-client-1.1.2.jar，hbase-common-1.1.2.jar，hbase-server-1.1.2.jar等），可以在启动spark-shell通过–jars来添加。

　5.java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/util/Bytes

　　解决方法：由于缺少guava-12.0.1.jar包，引入该包即可。

 

    原文作者：spark
    原文地址: https://www.cnblogs.com/hsy060314/p/8393262.html
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