sparksql 操作hive

写在前面:hive的版本是1.2.1spark的版本是1.6.x

http://spark.apache.org/docs/1.6.1/sql-programming-guide.html#hive-tables 查看hive和spark版本对应情况

SparkSQL操作Hive中的表数据
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。详细实现步骤如下：

1、启动hive的元数据服务
hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作，通过简单的配置即可
    编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift:// hdp-node-01:9083</value>
</property>

    启动hive metastore
[hadoop@hdp-node-01 ~]${HIVE_HOME}/bin/hive --service metastore  1>/dev/null  2>&1  &

    查看 metastore:
[hadoop@hdp-node-01 ~] jobs
[1]+ Running hive --service metastore &


2、spark配置
    将hive的配置文件拷贝给spark
将 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml copy $SPARK_HOME/conf/

    将mysql的jdbc驱动包拷贝给spark
将 $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.12.jar copy或者软链到$SPARK_HOME/lib/

3、启动spark-sql的shell交互界面
spark-sql已经集成在spark-shell中，因此，只要启动spark-shell，就可以使用spakr-sql的shell交互接口：
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-shell --master spark://hdp-node-01:7077

 
或者，可以启动spark-sql界面，使用起来更方便
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-sql --master spark://hdp-node-01:7077

就可以使用hivesql了
由于在console中会打印很多info级别日志,所以可以改变spark的日志级别

4、在交互界面输入sql进行查询
注：以下所用到的库和表，都是已经在hive中存在的库和表

    如果在spark-shell中执行sql查询，使用sqlContext对象调用sql()方法
scala> sqlContext.sql("select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr").collect.foreach(println)

    如果是在spark-sql中执行sql查询，则可以直接输入sql语句
scala> show databases
scala> use dw_weblog
scala> select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr



5、在IDEA中编写代码使用hive-sql
如下所示：
val hiveContext = new HiveContext(sc)
    import hiveContext.implicits._
    import hiveContext.sql
    //指定库
sql("use dw_weblog")
//执行标准sql语句
sql("create table sparksql as select remote_addr,count(*) from t_ods_detail group by remote_addr")
……
综上所述，sparksql类似于hive，可以支持sql语法来对海量数据进行分析查询，跟hive不同的是，hive执行sql任务的底层运算引擎采用mapreduce运算框架，而sparksql执行sql任务的运算引擎是spark core，从而充分利用spark内存计算及DAG模型的优势，大幅提升海量数据的分析查询速度
源码

 最后:

sparksql 如果连接报错可能的原因是hive元数据库的编码不是utf8的,

alter database hive character set latin1;
ALTER TABLE hive.* DEFAULT CHARACTER SET latin1;

sparksql 执行创建表的时候报错

org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/student2 is not a directory or unable to create one)

可能是没有启动hive元数据服务