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我们是否可以使用多个sparksessions从两个不同的hive2服务器访问表

是的,可以使用多个 SparkSession 从两个不同的 Hive2 服务器访问表。

SparkSession 是 Spark 2.0 引入的新概念,它是 Spark 应用程序的入口点,用于与 Spark 进行交互。通过创建多个 SparkSession,可以连接到不同的 Hive2 服务器,并访问各自的表。

在创建 SparkSession 时,可以通过设置相关配置参数来指定连接的 Hive2 服务器。例如,可以使用 spark.sql.warehouse.dir 参数指定 Hive2 服务器的元数据存储位置,使用 spark.sql.catalogImplementation 参数指定使用的 Hive2 元存储实现。

以下是一个示例代码,展示如何创建多个 SparkSession 并从两个不同的 Hive2 服务器访问表:

代码语言:scala
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建第一个 SparkSession 连接到第一个 Hive2 服务器
val sparkSession1 = SparkSession
  .builder()
  .appName("SparkSession1")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://server1:9000/user/hive/warehouse")
  .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

// 创建第二个 SparkSession 连接到第二个 Hive2 服务器
val sparkSession2 = SparkSession
  .builder()
  .appName("SparkSession2")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://server2:9000/user/hive/warehouse")
  .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

// 使用第一个 SparkSession 访问第一个 Hive2 服务器的表
val df1 = sparkSession1.sql("SELECT * FROM database1.table1")

// 使用第二个 SparkSession 访问第二个 Hive2 服务器的表
val df2 = sparkSession2.sql("SELECT * FROM database2.table2")

在上述示例中,spark.sql.warehouse.dir 参数指定了 Hive2 服务器的元数据存储位置,spark.sql.catalogImplementation 参数指定了使用的 Hive2 元存储实现。通过调用 enableHiveSupport() 方法,可以启用对 Hive 的支持。

需要注意的是,不同的 SparkSession 是相互独立的,它们有各自的配置和状态。因此,需要根据具体需求创建和管理多个 SparkSession 实例。

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