作者 | Alice菌

责编 | 夕颜

出品 | CSDN博客

本篇博客将为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive，即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！

上车前需知

Spark on hive 与 hive on spark 的区别

1. Spark on hive

是spark 通过Spark-SQL使用hive 语句，操作hive ,底层运行的还是 spark rdd。

（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息

（2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据

（3）接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据

2.hive on spark

是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd（spark 执行引擎） 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包，不过目前大部分使用的是spark on hive。

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概述

最权威的解释请见Apache Spark官网，http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html

其中最关键的一句博主已经为大家提取出来了

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/.

到底是什么意思呢，这里先卖个关子，看到后面大伙就懂了。

• Hive查询流程及原理

• 执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务；

• Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢；

• 使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据；

  
  

首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL能够加载元数据。

发车

一、Hive开启MetaStore服务

<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>后台启动 Hive MetaStore服务

nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &

二、SparkSQL整合Hive MetaStore

Spark 有一个内置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式数据库保存数据，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用，所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore。

SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它， 并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse，所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录。

hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息

core-site.xml 安全相关的配置

hdfs-site.xml HDFS 相关的配置

我们进入到shell窗口,执行以下命令。

将hive目录下的hive-site.xml拷贝至spark安装目录下：

cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /export/servers/spark/conf

将hadoop安装目录下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷贝至spark安装目录下

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本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可。

飙车

先完成如下所示的代码，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作。

使用SparkSQL操作Hive表：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object HiveSupport { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建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//开启hive语法的支持 .getOrCreate

 // 设置日志级别 spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

 //查看有哪些表 spark.sql("show tables").show

 //创建表 spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")

 //加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级) spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")

 //查询数据 spark.sql("select * from person ").show

 spark.stop }}

在运行程序之前，先让我们进入到hive的shell窗口，查看一下当前默认数据库default有哪些表：

hive (default)> show tables;
OKtab_namestudenttechertecher2Time taken: 0.738 seconds, Fetched: 3 row(s)hive (default)>

然后右键运行，当IDEA控制台打印以下结果，说明我们的程序运行成功了。

再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表：

翻车

正当博主终于长舒了一口气，准备拿出82年珍藏的雷碧小酢一杯的时候，电脑可能是馋哭了，直接蓝屏警告。

好了，不说了，说多了都是泪，本次的分享就到这里，身为蒟蒻本蒻的我去抢救电脑了，或许喂Ta喝点也不至于罢工是吧￣へ￣

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