# pyspark读取hive数据到RDD
## 简介
本文将介绍如何使用pyspark读取hive数据到RDD。pyspark是Python编程语言与Spark的结合，可以方便地处理大规模数据集。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上，并提供SQL查询功能。
## 流程概览
下面的表格展示了实现“pyspark读取hive数据到RDD”的整个流程。
原创
2023-10-24 05:30:58
173阅读
在这篇博文中，我将分享如何使用 PySpark 读取 Hive 中的 Key，详细解析这个过程，包括背景定位、架构设计、性能攻坚等方面。我们所面临的挑战是如何有效地将 Hive 中的数据引入到我们的 PySpark 工作流中，以使业务更智能化。
### 背景定位
在现代数据驱动的业务环境中，随着数据量的激增，各类数据存储引擎层出不穷。Hive 作为一个数据仓库工具具有良好的批处理能力，我们希望
在数据处理的场景中，使用 PySpark 读取 Hive 时，我们经常需要处理数据库的密码问题。为了帮助大家更好地解决这个问题，下面我将整理出一个详细的解决方案，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
初步研究发现，PySpark 和 Hive 的版本选择对我们读取密码的方式有显著影响。以下是兼容性分析。
```mermaid
quadrantC
# PySpark 读取 Hive 数据
在大数据领域，Hive 是一种常用的数据仓库基础设施工具。它提供了一个类似于 SQL 的查询语言，可以让用户通过简单的查询语句从大规模数据集中提取数据。PySpark 是 Apache Spark 的 Python 接口，可以在 Python 中使用 Spark 的分布式计算能力。本文将介绍如何使用 PySpark 读取 Hive 数据。
## 环境准
原创
2023-11-05 09:41:35
475阅读
# 使用 PySpark 读取 Hive 数据库中的数据
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，常用于存储和查询大规模的数据集。PySpark 是 Spark 的 Python API，能够高效地处理大数据。本文将介绍如何在使用 PySpark 读取 Hive 数据库时处理密码认证，并提供代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您已安装以下软件：
原创
2024-08-25 04:46:53
58阅读
SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要
转载
2024-09-15 14:54:26
30阅读
## 如何使用pyspark读取hive写hdfs
### 流程概述
实现"pyspark读取hive写hdfs"的过程可以分为以下几个步骤：
1. 初始化SparkSession
2. 连接到Hive
3. 执行HQL语句读取Hive表数据
4. 将读取的数据保存到HDFS
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及对应的代码示例。
### 1. 初始化SparkSession
首先，我
原创
2023-12-29 05:22:35
312阅读
# 使用 PySpark 读取外部 Hive 数据
## 简介
Apache Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库基础设施，提供了一种类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，用于对存储在 Hadoop 中的大规模数据集进行查询和分析。PySpark 是 Apache Spark 提供的 Python API，可以用于使用 Python 进行大规模数据处理和分析。
在本文中，
原创
2023-11-06 08:06:35
263阅读
# 使用PySpark读取Hive表Parquet格式数据
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据存储在Hadoop分布式文件系统上，并提供SQL查询功能。Parquet是一种高效的列式存储格式，对于大数据处理非常有优势。在本文中，我们将介绍如何使用PySpark读取Hive表中的Parquet格式数据。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装好了P
原创
2024-06-08 03:31:17
68阅读
# pyspark读取hive表创建RDD
在大数据处理中，Hive是一个非常重要的数据仓库工具，它可以在Hadoop上提供高度可扩展性的SQL查询功能。同时，Spark是一个快速而通用的集群计算系统，可以与Hive结合使用，提供更强大的数据处理能力。本文将介绍如何使用pyspark读取Hive表并创建RDD。
## 前提条件
在开始之前，我们需要确保已经完成以下几个步骤：
1. 安装Ha
原创
2023-08-28 08:15:35
177阅读
重要提示：如果是windows系统，不用看了，这方法用不了，因为本人的系统是ubuntu的。所以可以使用第一步：你当然需要在本地装好spark，hadoop，java等环境，保证线上不使用kerberos认证的时候，你的pyspark是可用的。如果不行，请参考我的另一篇文章，pyspark 连接远程hive，当然同样先保证你的环境是OK的，并且环境变量这些都配置好了，同时hosts中的路由也配好了
转载
2023-09-15 11:48:02
135阅读
如题，磨蹭了好几天总算把这个需求整明白了，写篇笔记整理一下自己的思路，也希望能给大家带来帮助。 第一次看到json日志数据的我内心是崩溃的，但是不用担心，json日志每一条记录的存储都是遵循一定的结构规则，只要你是从生产化的hdfs上获取数据，相信也是这样的。一上来就直接整代码不是一种良好的学习方式，因此在正式讲解如何将这种日志数据结构化之前，要先理解两种spark中的数据结构:RDD和
转载
2024-04-02 22:33:44
149阅读
文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
转载
2023-07-28 13:46:28
118阅读
之前我们部门在数据分析这边每天的日报都是直接使用hive脚本进行调用，随着APP用户行为和日志数据量的逐渐累积，跑每天的脚本运行需要花的时间越来越长，虽然进行了sql优化，但是上spark已经提上日程。直接进行spark开发需要去学习scala，为了降低数据分析师的学习成本，决定前期先试用sparkSQL，能够让计算引擎无缝从MR切换到spark，现在主要使用pyspark访问hive数据。以下
转载
2023-11-03 10:08:39
82阅读
# PySpark 读取 Hive 报错解析：no JSON object could be decoded
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Hive 常常被结合使用，提供数据计算和查询的强大能力。虽然这两者的结合非常强大，但在实际操作使用中也可能会遇到一些问题。其中，“no JSON object could be decoded” 这个报错是比较常见的一个，它通常出现在用 P
原创
2024-10-11 07:11:01
149阅读
1、摘要PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！2、任务简介在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买
转载
2024-06-10 15:23:30
112阅读
又是装环境斗志斗勇的一天，苦笑之前一直不想搭虚拟机/Hadoop/spark这些环境，后来python三千万行数据实在跑不动了，知道有pyspark这等好东西，以为conda install pyspark一下就可以了，发现并没有那么简单。找了很多资料，搜了很多也没找到合适的教程，正好记录一下，希望能帮到需要的同学。不用虚拟机不用Hadoop。环境：anconda 3.0 win10 64位1.下
转载
2023-12-29 23:53:09
147阅读
文章目录简介环境搭建与效果演示更细节的搭建方法搭建HDFS、Spark或hive的前提已经有了远程可访问的测试集群搭建hadoop2.7.2修改hadoop配置格式化hdfs测试搭建spark-2.4.5解压hive-2.1.0创建hive元数据库的schema测试spark-sqlspark-sql访问已经被hive创建的表出现的问题测试hivejupyter中使用pyspark使用pys
windows 上搭建pyspark环境，并使用pyspark连接hive由于最近有使用python连接hive，编写spark程序的需求，所以开始搭建pyspark的windows开发环境 开发环境：pycharm2018 + python3.6 + spark2.3 + pyspark2.3 + hadoop2.61.安装jdk1.8以上版本1.下载并安装jdk1.8，记住安装路径 下载地址：
转载
2024-03-05 21:12:31
145阅读
一：启动Hadoop1. core-site.xml 配置代理用户属性特别注意：hadoop.proxyuser.<服务器用户名>.hosts 和 hadoop.proxyuser.<服务器用户名>.groups这两个属性，服务器用户名是hadoop所在的机器的登录的名字，根据自己实际的登录名来配置。这里我的电脑用户名为mengday。<?xml version...
原创
2023-05-16 00:49:04
92阅读
