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Spark基础学习笔记27:Spark SQL数据源 - Hive表_spark sql 客户端创建hive表
作者:正经夜光杯 | 2024-07-23 17:18:17
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spark sql 客户端创建hive表
文章目录
零、本讲学习目标
一、Spark SQL支持读写Hive
二、Spark配置hive-site.xml
三、准备工作
(一)启动Hive的metastore
(二)启动Spark Shell
四、Spark读写Hive数据
(一)导入SparkSession
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零、本讲学习目标
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一、
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Spark SQL还支持读取和写入存储在Apache Hive中的数据。然而,由于Hive有大量依赖项,这些依赖项不包括在默认的Spark发行版中,如果在classpath上配置了这些Hive依赖项,Spark就会自动加载它们。
需要注意的是,这些Hive依赖项必须出现在所有Worker节点上
,因为它们需要访问Hive序列化和反序列化库(SerDes),以便访问存储在Hive中的数据。
在使用Hive时,必须实例化一个支持Hive的SparkSession对象。若系统中没有部署Hive,则仍然可以启用Hive支持(Spark SQL充当Hive查询引擎)。Spark对Hive的支持包括连接到持久化的Hive元数据库、Hive SerDe、Hive用户定义函数、HiveQL等。如果没有配置hive-site.xml文件,Spark应用程序启动时,就会自动在当前目录中创建Derby元数据库metastore_db,并创建一个由
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中的
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属性不再使用了,代替的是使用
spark.sql.w
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