在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。...过程： 使用pickle模块读取.plk文件； 将读取到的内容转为RDD； 将RDD转为DataFrame之后存储到Hive仓库中； 1、使用pickle保存和读取pickle文件 import...(data, ['id', "test_id", 'camera_id']) # method one，default是默认数据库的名字，write_test 是要写到default中数据表的名字...df_tmp_view""") （2）以saveAsTable的形式 # "overwrite"是重写表的模式，如果表存在，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表 # mode("append...")是在原有表的基础上进行添加数据 df.write.format("hive").mode("overwrite").saveAsTable('default.write_test') 以下是通过rdd
目录 一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到) 二.spark_shell和spark_sql操作 spark_shell spark_sql 使用hiveserver2 + beeline...三.脚本使用spark-sql 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 2.从hive中写数据 使用hive的insert语句去写 使用df.write.saveAsTable("表名...")(常用) 使用df.write.insertInto("表名") 3.saveAsTable和insertInto的原理 五.聚合后的分区数 一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到...") spark.sql("use spark1602") //直接把数据写入到hive中,表可以存在也可以不存在 df.write.saveAsTable("user2")...") df.write.insertInto("user2") spark.close() } } 3.saveAsTable和insertInto的原理 saveAsTable
方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致，不然会数据错误！...2020/1/16 15:25 博客：Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区 要求Spark版本2.3以上 */ object SparkHivePartitionOverwrite...的数据库 sql("use test") // 1、创建分区表，并写入数据 df.write.mode("overwrite").partitionBy("year").saveAsTable...("year").saveAsTable(tableName) //不成功，全表覆盖 // df1.write.mode("overwrite").format("Hive").partitionBy...("year").saveAsTable(tableName) //不成功，全表覆盖 df1.write.mode("overwrite").insertInto(tableName) spark.table
二、具体配置 1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml： ...4、启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....注意： 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。 ...hive表中 */ df.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("good_student_infos") sc.stop() 结果： ?
欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...创建分区表： hive分区表：是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by。...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
既然可以正常的访问HiveMetastore服务，那再次证明Hive和Spark配置是没有问题的。...），Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...4 总结 1.Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...所以在将spark数据写入一个不存在的hive表时会在建表语句中增加spark的一些属性配置。...2.特别要注意集群在未启用HA时使用Spark生成的Hive表，在集群启用HA后可能会到Spark无法访问该表，需要修改SERDEPROPERTIES中path属性。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] -...jsonout")//将查询到的数据以json形式写入到指定路径下 第二种加载parquet文件的方法，不指定文件format： spark.read.load("file:///home/hadoop...表数据 在spark-shell模式下， spark.sql("show tables").show //显示表 spark.table("emp").show //显示emp表的数据 spark.sql...的行，然后存储到hive表里 然而，执行下面的语句时， spark.sql("select empno,count(1) from emp group by empno").filter("empno...由于hive加载的数据，和mysql加载的数据源，都可以抽象为DataFrame，所以，不同的数据源可以通过DataFrame的select，join方法来处理显示。
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。...使用HiveContext，可以执行Hive的大部分功能，包括创建表、往表里导入数据以及用SQL语句查询表中的数据。查询出来的数据是一个Row数组。...与registerTempTable不同，saveAsTable是会将DataFrame中的数据物化到Hive表中的，而且还会在Hive元数据库中创建表的元数据。...而saveAsTable创建的是物化的表，无论Spark Application重启或者停止，表都会一直存在。
使用JDBC的方式，也可以通过Kudu提供的Client API方式，参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos...使用KuduContext访问Kudu * 该示例业务逻辑，Spark读取Hive的ods_user表前10条数据，写入Kudu表（通过ods_user表的Schema创建kudu表） * 读取...7.在代码的业务中，Fayson又将数据Kudu表的数据写会到Hive的kudu2hive表中 ?...2.在Fayson的示例代码中，是通过查询hive表的Schema生成Kudu的Schema，由于Kudu的主键不能为空，所以在代码中增加了如下代码更新id主键不为空。...4.kuduContext在获取kudu表时必须指定列名，否则获取到的是一个空的ROW。
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQ L编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。 ...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。 ...需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...插入结果并没有在hive中，而在本地中(默认情况下创建的数据是在本地) ? ? ? 3.2.1.2 通过参数修改数据库仓库的地址 1.
前言 学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始 Hudi 概念 Apache Hudi 是一个支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架，有两种表类型...建表时是否为内部表，默认为false,使用saveAsTable（实际调用的Hudi Spark SQL CTAS）建表时0.9.0版本有,本应该为内部表，但还是为外部表，可以通过设置这个参数修正，最新版本已修复...，为了Hudi Spark SQL 使用，在0.9.0版本，Spark SQL获取Hudi的主键字段是根据Hive表里这里的'primaryKey'获取的，如果没有这个属性，那么Spark SQL认为该表不是主键表.../hudi/pull/3644,这个PR是在Java客户端支持这个参数的，Spark客户端本身（在这之前）就支持这个参数 saveAsTable 利用saveAsTable写Hudi并同步Hive，实际最终调用的是...表，因为并没有开启enableHiveSupport()(本地验证时，注释掉这个配置)，当在服务器上运行时，则可以成功同步到Hive表，可以自己试试，用saveAsTable的好处是，很多配置比如同步Hive
如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...注意，这些依赖也必须分发到各个节点，因为需要通过 Hive 序列化和反序列化库来读取 Hive 数据和将数据写入 Hive。...dbtable 要读取的 JDBC 库和表。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue...创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。...ETL作业 ---- 将Sqoop抽取的数据通过Python的Spark作业进行ETL操作写入Hive表中 1.编写Spark脚本 #!...("testaaa", mode="append") 5.Hive查询作业 ---- 将Spark作业处理后的数据写入hive表中，使用Hive对表进行查询操作 编写hive-query.sql文件，内容如下...] 将工作流相关的JDBC驱动包、ETL和Hive脚本放在当前WorkSpace的lib目录下 [28vh6x127v.jpeg] 4.在工作流中添加Sqoop抽数作业 [ox2ani8678.jpeg
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...指定 Hive 表的存储格式 创建 Hive 表时，需要定义如何 从/向 文件系统 read/write 数据，即 “输入格式” 和 “输出格式”。...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。
主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入Hive....Spark2的UI界面 ? 2.运行脚本向Kafka的Kafka_kudu_topic生产消息 ? 3.登录Hue在Hive中执行Select查询user_info表中数据 ?...，注意我们的jaas.conf文件及keytab需要在集群的所有节点存在，因为Driver和Executor是随机在集群的节点上启动的。...2.同样在scala代码中访问Kafka是也一样需要添加Kerberos相关的配置security.protocol和sasl.kerberos.service.name参数。...将数据保存到Hive的表中，如果Hive表不存在会默认的创建。
在 Hadoop 中，写入路径和读取路径的设计是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的核心部分，它们对系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。...以下是 Hadoop 的写入路径和读取路径的详细设计及其在系统性能中的作用：写入路径客户端请求：客户端通过 hdfs 命令或 HDFS API 发起写入请求，指定要写入的文件路径。...系统性能的作用高可用性和容错性：写入路径：通过多副本机制，确保数据在多个 DataNode 上备份，提高数据的可靠性和容错性。...元数据管理：写入路径：NameNode 负责管理文件系统的命名空间信息，确保元数据的一致性和完整性。读取路径：NameNode 提供文件的元数据信息，帮助客户端快速定位数据块位置。...通过以上设计，Hadoop 的写入路径和读取路径不仅保证了数据的高可用性和容错性，还优化了系统的负载均衡和数据传输效率，从而提升了整个 Hadoop 集群的性能和可靠性。
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...我可以读取 JSON 或 CVS 或 TXT 文件，或者我可以读取 parquet 表。...1.7 使用SparkSession保存和读取Hive表 接下来，我们将创建一个 Hive 表，并使用 SparkSession 对象对其进行查询，就像使用 HiveContext 一样。...") //save as a hive table spark.table("zips_table").write.saveAsTable("zips_hive_table") //make a similar
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。 1....Spark 的特性 Hadoop 的核心是分布式文件系统 HDFS 和计算框架 MapReduces。...任务调度的开销：Spark 采用了事件驱动的类库 AKKA 来启动任务，通过线程池的复用线程来避免系统启动和切换开销。 Spark 的优势 速度快，运行工作负载快 100 倍。....saveAsTable(save_table) # 或者改成append模式 print(datetime.now().strftime("%y/%m/%d %H:%M:%S"), "测试数据写入到表...tmp.samshare_pyspark_savedata" # 方式2.1: 直接写入到Hive Spark_df.write.format("hive").mode("overwrite").saveAsTable
概述 DataFrame SQL query ReadWrite Example 概述 先说说准备工作吧。 目前使用的是伪分布式模式，hadoop，spark都已经配置好了。...数据仓库采用的是hive，hive的metastore存储在mysql中。 现在的主要目的是想把spark和hive结合起来，也就是用spark读取hive中的数据。...sparksql的配置有点麻烦，需要将spark的源码编译获取assembly包，另外还需要mysql-connector的驱动包，另外再将hive-site.xml放到conf文件夹中就可以了。...目前存在的问题是sparksql创建表权限报错，解决的方法是用hive先创建了。 sparksql整体的逻辑是dataframe，df可以从Row形式的RDD转换。...("people3") #将df直接保存到hive的metastore中，通过hive可以查询到 #df格式的数据registerTempTable到表中就可以使用sql语句查询了 DataFrame.registerTempTable
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