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使用spark.sql的任何表的select查询有时不给出记录,但在HIVE CLI中给出相同的select查询结果

问题描述: 使用spark.sql的任何表的select查询有时不给出记录,但在HIVE CLI中给出相同的select查询结果。

解决方案: 这个问题可能是由于Spark SQL和Hive之间的一些差异导致的。下面是一些可能的原因和解决方法:

  1. 数据不一致:
    • 确保Spark SQL和Hive使用的是相同的数据源。检查数据是否在两个系统中都是一致的,包括表结构和数据内容。
    • 确保在Spark SQL中使用的是正确的数据库和表名。
  • 缓存问题:
    • Spark SQL使用了内存缓存来提高查询性能。如果数据在Spark SQL中被缓存了,但在Hive中没有被缓存,可能会导致查询结果不一致。
    • 可以尝试清除Spark SQL的缓存,然后重新运行查询,看是否能够得到正确的结果。
  • 查询优化:
    • Spark SQL和Hive可能会对查询进行不同的优化。尝试使用不同的查询语法或者调整查询参数,看是否能够得到正确的结果。
    • 可以尝试在Spark SQL中使用Hive的查询语法,或者在Hive中使用Spark SQL的查询语法。
  • 版本兼容性:
    • 确保Spark SQL和Hive的版本兼容。不同版本之间可能存在一些差异,导致查询结果不一致。
    • 可以尝试升级或降级Spark SQL和Hive的版本,看是否能够解决问题。

如果以上方法都无法解决问题,可以尝试使用其他工具或方法来进行查询,比如使用其他的SQL客户端工具或编写自定义的查询脚本。

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SparkSql学习笔记一

1.简介     Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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