,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read from Impala")
.config("spark.sql.catalogImplementation", "hive")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://<your_hdfs_path>")
.config("spark.sql.hive.metastore.version", "3.1.2")
.config("spark.sql.hive.metastore.jars", "<path_to_hive_jars>")
.getOrCreate()
请注意,上述代码中的配置参数需要根据你的环境进行相应的修改。
val df = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:impala://<impala_host>:<impala_port>/<database>")
.option("dbtable", "<table_name>")
.option("user", "<username>")
.option("password", "<password>")
.load()
请将<impala_host>
、<impala_port>
、<database>
、<table_name>
、<username>
和<password>
替换为相应的值。
df.show() // 显示DataFrame的内容
df.printSchema() // 打印DataFrame的模式(列名和数据类型)
columns
属性。val columnNames = df.columns
现在,columnNames
变量将包含Impala表的所有列名。
这是一个基本的示例,展示了如何从Spark作业中读取Impala表和列名。根据实际需求,你可以进一步扩展和优化这个过程。
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