# 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
# 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
130阅读
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
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
424阅读
# 使用 Spark Shell 读取 CSV 文件的完整指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据。对于新手来说，理解如何使用 Spark Shell 来读取 CSV 文件是第一步。本文将指导你逐步完成这一过程。
## 整体流程
在实现读取 CSV 文件的功能之前，我们需要明确每一步的具体操作。下面是整个流程的概要：
| 步骤
原创
2024-08-25 04:05:03
198阅读
# 使用 Spark 读取 Hive 表
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它提供了一个高效、可扩展的计算引擎，可以处理各种数据类型，包括结构化数据和半结构化数据。同时，Spark 还集成了许多其他工具和库，可以用于数据处理、机器学习和图形处理等领域。
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，使用类似 SQL 的查询语言 HiveQL 进行
原创
2023-11-09 06:49:41
102阅读
# 使用 Java Spark 读取 Hive 数据
在大数据领域，Apache Spark 与 Apache Hive 是常用的技术栈。Spark 提供了高效的分布式计算能力，而 Hive 则用于数据仓库。本文将指导你使用 Java Spark 来读取 Hive 数据，以下是整个流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
# 安装Spark 读取Hive
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理、机器学习和图计算等。而Apache Hive 是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，提供了类似于SQL的查询语言HiveQL。在实际的大数据处理过程中，经常需要将Spark 和Hive 结合使用来完成数据处理任务。
本文将介绍如何安装S
原创
2024-04-15 06:31:13
42阅读
# Spark 读取 Hive Textfile 完整教程
## 背景介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要使用Spark来处理大数据，而Hive是一个很好的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。在实际工作中，我们经常需要将Hive中的数据通过Spark进行处理。本篇文章将详细介绍如何在Spark中读取Hive中的Textfile文件。
## 整体流程
首先，我们来看一下整体的流程。
原创
2024-05-25 05:58:27
53阅读
YARN资源调度：三种
FIFO
大任务独占 一堆小任务独占
capacity 弹性分配 ：计算任务较少时候可以利用全部的计算资源，当队列的任务多的时候会按照比例进行资源平衡。
容量保证：保证队列可以获取到资源利用。
安全：ACL访问控制限制 用户只能向自己的队列提交任务。
Fair
Yarn资源调度模型：
当向yarn提交任务之后，ResourceManager会启动NodeManager。
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
87阅读
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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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
765阅读
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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
150阅读
Spark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的方式获取数据,这种方式底层上跟spark
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2022-03-04 11:12:00
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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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简介Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。两者分别是什么？Apache Hive是数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在
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2023-08-29 16:34:21
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