41、Hive数据源复杂综合案例

一、Hive数据源案例

1、概述

Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，
以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。

使用HiveContext，可以执行Hive的大部分功能，包括创建表、往表里导入数据以及用SQL语句查询表中的数据。查询出来的数据是一个Row数组。

将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下，将mysql connector拷贝到spark/lib目录下！！！

HiveContext sqlContext = new HiveContext(sc);
sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (name STRING, age INT)");
sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH '/usr/local/spark-study/resources/students.txt' INTO TABLE students");
Row[] teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM students WHERE age<=18").collect();





##将数据保存到表中
Spark SQL还允许将数据保存到Hive表中。调用DataFrame的saveAsTable命令，即可将DataFrame中的数据保存到Hive表中。与registerTempTable不同，
saveAsTable是会将DataFrame中的数据物化到Hive表中的，而且还会在Hive元数据库中创建表的元数据。

默认情况下，saveAsTable会创建一张Hive Managed Table，也就是说，数据的位置都是由元数据库中的信息控制的。当Managed Table被删除时，表中的数据也会一并被物理删除。

registerTempTable只是注册一个临时的表，只要Spark Application重启或者停止了，那么表就没了。而saveAsTable创建的是物化的表，无论Spark Application重启或者停止，表都会一直存在。

调用HiveContext.table()方法，还可以直接针对Hive中的表，创建一个DataFrame。


案例：查询分数大于80分的学生的完整信息

2、java案例实现

package cn.spark.study.sql;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

/**
 * Hive数据源
 * @author Administrator
 *
 */
public class HiveDataSource {

    @SuppressWarnings("deprecation")
    public static void main(String[] args) {
        // 首先还是创建SparkConf
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("HiveDataSource");
        // 创建JavaSparkContext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // 创建HiveContext，注意，这里，它接收的是SparkContext作为参数，不是JavaSparkContext
        HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc.sc());
        
        // 第一个功能，使用HiveContext的sql()方法，可以执行Hive中能够执行的HiveQL语句
        
        // 判断是否存在student_infos表，如果存在则删除
        hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");
        // 判断student_infos表是否不存在，如果不存在，则创建该表
        hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING, age INT)");
        // 将学生基本信息数据导入student_infos表
        hiveContext.sql("LOAD DATA "
                + "LOCAL INPATH '/usr/local/spark-study/resources/student_infos.txt' "
                + "INTO TABLE student_infos");
        
        // 用同样的方式给student_scores导入数据
        hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_scores"); 
        hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores (name STRING, score INT)");  
        hiveContext.sql("LOAD DATA "
                + "LOCAL INPATH '/usr/local/spark-study/resources/student_scores.txt' "
                + "INTO TABLE student_scores");
        
        // 第二个功能，执行sql还可以返回DataFrame，用于查询
        
        // 执行sql查询，关联两张表，查询成绩大于80分的学生
        DataFrame goodStudentsDF = hiveContext.sql("SELECT si.name, si.age, ss.score "
                + "FROM student_infos si "
                + "JOIN student_scores ss ON si.name=ss.name "
                + "WHERE ss.score>=80");
        
        // 第三个功能，可以将DataFrame中的数据，理论上来说，DataFrame对应的RDD的元素，是Row即可
        // 将DataFrame中的数据保存到hive表中
        
        // 接着将DataFrame中的数据保存到good_student_infos表中
        hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS good_student_infos");  
        goodStudentsDF.saveAsTable("good_student_infos");  
        
        // 第四个功能，可以用table()方法，针对hive表，直接创建DataFrame
        
        // 然后针对good_student_infos表，直接创建DataFrame
        Row[] goodStudentRows = hiveContext.table("good_student_infos").collect();  
        for(Row goodStudentRow : goodStudentRows) {
            System.out.println(goodStudentRow);  
        }
        
        sc.close();
    }
    
}

###可以登录hive，查看表数据；

###列之间有SOH分隔符
[root@spark1 resources]# cat student_infos.txt 
leo18
marry17
jack19

[root@spark1 resources]# cat student_scores.txt 
leo88
marry99
jack76

3、scala案例实现

package cn.spark.study.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

/**
 * @author Administrator
 */
object HiveDataSource {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
        .setAppName("HiveDataSource");
    val sc = new SparkContext(conf);
    val hiveContext = new HiveContext(sc);
    
    hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");
    hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING, age INT)");
    hiveContext.sql("LOAD DATA "
        + "LOCAL INPATH '/usr/local/spark-study/resources/student_infos.txt' "
        + "INTO TABLE student_infos");
    
    hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_scores"); 
    hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores (name STRING, score INT)");  
    hiveContext.sql("LOAD DATA "
        + "LOCAL INPATH '/usr/local/spark-study/resources/student_scores.txt' "
        + "INTO TABLE student_scores");
    
    val goodStudentsDF = hiveContext.sql("SELECT si.name, si.age, ss.score "
        + "FROM student_infos si "
        + "JOIN student_scores ss ON si.name=ss.name "
        + "WHERE ss.score>=80");
    
    hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS good_student_infos");  
    goodStudentsDF.saveAsTable("good_student_infos");  
    
    val goodStudentRows = hiveContext.table("good_student_infos").collect();  
    for(goodStudentRow <- goodStudentRows) {
      println(goodStudentRow);  
    }
  }
  
}