Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚
Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚
Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别
- Spark on hive
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息
（2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据
（3）接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据
- Hive on Spark
是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd（spark 执行引擎） 操作. 相对于spark on hive,这个要实现起来则麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包，不过目前大部分使用的是spark on hive。
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概述
最权威的解释请见Apache Spark官网，http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html
其中最关键的一句已经为大家提取出来了
Configuration of Hive is done by placing your hive-site.xml, core-site.xml (for security configuration), and hdfs-site.xml (for HDFS configuration) file in conf/.到底是什么意思呢，这里先卖个关子，看到后面大伙就懂了
Hive查询流程及原理
执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务
Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢
使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据
首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL能够加载元数据。
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一、Hive开启MetaStore服务
<1>修改 hive/conf/hive-site.xml 新增如下配置
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node01:9083</value>
</property>
</configuration><2>后台启动 Hive MetaStore服务
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &
二、SparkSQL整合Hive MetaStore
Spark 有一个内置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式数据库保存数据，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用，所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore。
SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它， 并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse，所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录
hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息core-site.xml 安全相关的配置hdfs-site.xml HDFS 相关的配置我们进入到shell窗口,执行以下命令
将hive目录下的hive-site.xml拷贝至spark安装目录下
cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /export/servers/spark/conf将hadoop安装目录下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷贝至spark安装目录下
cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/spark/confcp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/spark/conf提示：使用IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可
飙车
先完成如下所示的代码，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作
使用SparkSQL操作Hive表
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveSupport {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("HiveSupport")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse")
.config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083")
.enableHiveSupport()//开启hive语法的支持
.getOrCreate()
// 设置日志级别
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
//查看有哪些表
spark.sql("show tables").show()
//创建表
spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
//加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")
//查询数据
spark.sql("select * from person ").show()
spark.stop()
}
}在运行程序之前，先让我们进入到hive的shell窗口，查看一下当前默认数据库default有哪些表
hive (default)> show tables;
OK
tab_name
student
techer
techer2
Time taken: 0.738 seconds, Fetched: 3 row(s)
hive (default)>然后右键运行，当IDEA控制台打印以下结果，说明我们的程序运行成功了。
再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表
