通过thriftserver的beeline/jdbc等方式连接到SparkSQL

thriftserver和beeline的简单配置和使用
启动thriftserver: 默认端口是10000 ，可以修改
$ ./${SPARK_HOME}/sbin/start-thriftserver.sh --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
同样需要通过 --jars 传入mysql驱动
启动beeline

beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hadoop 

hadoop为用户名 端口和前面保持一致

修改thriftserver启动占用的默认端口号：

./start-thriftserver.sh  
--master local[2] 
--jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar  
--hiveconf hive.server2.thrift.port=14000 

连接14000上的thriftserver 

beeline -u jdbc:hive2://localhost:14000 -n hadoop

thriftserver和普通的spark-shell/spark-sql有什么区别？
使用thriftserver后，spark-shell、spark-sql都是一个spark application；
使用thriftserver后，不管你启动多少个客户端(beeline/code)，永远都是一个spark application，解决了一个数据共享的问题，多个客户端可以共享数据。
使用jdbc的方式连接
首先需要在pom.xml文件中添加hive-jdbc的依赖

   <!--添加hive-jdbc依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.spark-project.hive</groupId>
            <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
        </dependency>

1.开发示例代码，这里假设已经启动了thriftserver的14000端口

简单测试 try catch就不写了

import java.sql.DriverManager
/**
  * @Description: 使用JDBC的连接sparkSQL
  */
object SparkSQLThriftServerApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")

    val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:14000","xiangcong","")
    val pstmt = conn.prepareStatement("select empno, ename, sal from emp")
    val rs = pstmt.executeQuery()

    while (rs.next()) {
      println("empno:" + rs.getInt("empno") +
        " , ename:" + rs.getString("ename") +
        " , sal:" + rs.getDouble("sal"))
    }

    rs.close()
    pstmt.close()
    conn.close()

  }
}