# Spark 快速访问 Hive 读取数据
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用的集群计算平台。Hive 是一个数据仓库软件，用于对存储在分布式存储系统（如 Hadoop）中的大数据进行查询和管理。本文将介绍如何使用 Spark 快速访问 Hive 并读取数据。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了 Spark 和 Hive，并且它们可以正常
原创
2024-07-27 10:26:14
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Spark读取Hive数据的两种方式与保存数据到HDFSSpark读取Hive数据的方式主要有两种1、 通过访问hive metastore的方式，这种方式通过访问hive的metastore元数据的方式获取表结构信息和该表数据所存放的HDFS路径，这种方式的特点是效率高、数据吞吐量大、使用spark操作起来更加友好。2、 通过spark jdbc的方式访问，就是通过链接hiveserver2的方
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2023-07-04 09:45:09
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目录Spark中直接执行hive查询Spark整合hive第一步：将hive-site.xml拷贝到spark安装家路径的conf目录下第二步：将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下第三步：测试sparksql整合hive是否成功spark 2.x版本整合hive之bug解决SparkSQL的使用案例第一步：准备原始数据Spark连接MySQLSpark从MySQL中读数据导包
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2023-08-29 17:45:29
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1.启动spark-shell 需要加上mysql jar位置spark-shell --master local[2] --jar
原创
2022-08-01 20:30:05
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知识点1：Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点：. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中（spark2.0之后是${spark_home}/jars下），不清楚就全部拷贝过去2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下
3.
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2023-06-19 11:47:15
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Hive数据源实战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HiveCo
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2024-05-29 09:51:45
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1、maven依赖pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://maven.apache.or
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2021-04-22 16:55:00
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2评论
HIVE ON SPARK 和 SPARK READ HIVE METASTORE具体hadoop 和 hive单机版本安装请参考单节点搭建hadoop和hive 此文是基与这篇基础上升级而来。零、版本说明：本例使用的版本，hive和spark版本对标Cloudera 公司的 cdh6.2.0 版本，hdfs图省事就没对标cdh的3.0.0版本： hadoop: 2.10.2 hive: 2.1.
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2024-06-19 11:54:31
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# Spark如何读取Hive数据的方案
在大数据处理中，Hive是一个常用的数据仓库工具，而Spark是一个强大的数据处理框架。通过结合使用Spark和Hive，可以更高效地对大规模数据进行处理和分析。本文将介绍如何使用Spark来读取Hive中的数据，并提供具体的代码示例。
## 问题描述
假设我们有一个Hive表，存储了用户的信息，包括用户ID、用户名和年龄等字段。现在我们希望使用Sp
原创
2024-07-07 04:25:59
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# 使用Spark Shell读取Hive数据的实用指南
在大数据处理的世界里，Apache Spark作为一个强大的计算引擎，提供了处理和分析大量数据的能力。通过Spark Shell，用户可以方便地与Hive数据库交互。对于刚入行的小白来说，这可能会显得复杂，因此本文将详细介绍如何使用Spark Shell读取Hive数据的流程和具体步骤。
## 整体流程概览
首先，我们来看看整个流程的
## 从Spark读取数据到Hive
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具。在许多情况下，我们需要将Spark处理的数据存储到Hive中进行进一步分析和查询。本文将介绍如何使用Spark将数据读取并存储到Hive中。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[Start] --> rea
原创
2024-04-27 05:39:29
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大家好，我是后来。Hive 作为大数据中数仓的重要框架，从速度贼慢的MR引擎，再到Tez，到如今的Spark，速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job，以及会生成多少Stage，我们还不好判断，但是Spark如何读取Hive表后会有多少个Task呢？我们知道Spark的Task数由partitions决定，那么又如何决定呢？Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节
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2024-06-21 16:13:45
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Spark读取parquet数据源 1.Parquet文件介绍Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型的列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数据的计算框架，如Hadoop, Spark，它也被多种查询引擎所支持，例如Hive, Impala等，而且它是跨语言和平台的。Parquet的产生是由Twitter和Cloudera公司由于Apache Impala的缘
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2023-07-24 15:40:14
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Spark支持四种方式从数据库中读取数据，这里以Mysql为例进行介绍。
一、不指定查询条件 这个方式链接MySql的函数原型是： def jdbc(url : String, table : String, properties : Properties) : DataFrame 我们只需要提供Driver的url，需要查询的表名，以及连接表相关属性properties。下面是具体例子
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2024-01-22 14:54:21
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读取hive库数据
pom.xml依赖配置
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.1
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.1
读取hive数据demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main
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2023-08-02 20:56:42
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简介打开Hive任务描述解决思路技术点 简介Hive是Hadoop生态中非常重要的一环，可以作为数据仓库存储极大量的数据；另外，还可以实现与MySQL、NoSQL等传统数据库，HBase等大数据控件之间的数据ETL。在我的日常工作中，将使用Hive的经验总结如下。打开HiveHive从属于Hadoop生态的一环，一般安装在Linux服务器上，我司也不例外。由于环境早已配置好了，这里只讲述hive
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2023-09-22 08:59:39
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# 如何使用 Spark 快速读取 HBase 数据
在大数据处理领域，Spark 与 HBase 经常被搭配使用。Spark 是一个强大的大数据处理框架，而 HBase 是一个非关系型数据库，适合于对大量结构化数据的快速随机访问。本文将通过一系列步骤教会你如何快速读取 HBase 中的数据，并且每一步都将附上详细代码及注释。
## 流程概述
首先，我们简要列出从 Spark 读取 HBas
原创
2024-08-15 04:29:01
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1.使用spark连接hive时，数据目录总是spark的目录，而不是hive的元数据目录官网说的是需要把hive-site.xml还有hadoop和hdfs的核心配置拿到spark的conf下，经过测试，其实只需要把hive-site复制过去就可以。但是spark的conf下已经有了一个hive-site，经过比对，这两个hive-site的内容是不一样的，所以如果在这个时候运行sparksql
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2024-05-17 10:20:27
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# Spark读取Hive
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[创建SparkSession] --> B[连接Hive];
B --> C[执行SQL查询];
C --> D[获取结果];
```
## 介绍
在Spark中读取Hive数据是一个常见的需求。通过Spark读取Hive数据可以利用Spark强大的数据处理能力来分析和处
原创
2023-11-27 07:13:04
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一、前言CDC(Change Data Capture) 从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为 CDC，但本篇文章中对 CDC 的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析 MySQL 数据库的 Binlog 日志捕获变更数据，而不是通过 SQL Query 源表捕获变更数据。 Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核
