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...数据写入到hive表中 从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...向hive数据仓库写入数据必须指定数据库，hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table .....")...,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。
在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。 而将RDD要实现注入到HIVE表中，是需要进行转化的。...实现效果如图所示： 运行完成之后，可以进入HIVE查看效果，如表的字段，表的记录个数等。完胜。
hive新建分区表语句如下： create table table_name (col1_name string comment '备注1', col2_name string comment '备注2
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！...package com.dkl.blog.spark.hive import org.apache.spark.sql.SparkSession /** Created by dongkelun on...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...", "year") //创建临时表 df.createOrReplaceTempView("temp_table") val tableName="test_partition" //切换hive...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
hive多分区写入 -- 多分区写入 set mapred.max.split.size=256000000; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict...; set hive.exec.max.dynamic.partitions=800; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=800; INSERT
Hive 表操作 1.4....分区表 在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的 文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，...按照每天，或者每小时 进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了 创建分区表语法 create table score(s_id string,c_id string, s_score...load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score partition ** 加载数据到多分区表中...load data local inpath '/export/servers/hivedatas/score.csv' into table score2 partition ** 多分区表联合查询
项目开发中，由于Spark的Catalyst解析还太过简陋，一般声明对象时，还是用HiveContext.下面举个简单的例子: import hiveContext._ val sqlContext =...new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) sqlContext("create table yangsy (key int, value String...Spark对HiveQL所做的优化主要体现在Query相关的操作，其他的依旧使用Hive的原生执行引擎。在logicalPlan到physicalPlan的转换过程中，toRDD是最关键的。...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区...(toRDD)-> Spark RDDS -> HiveMetastoreCatalog ->MetaStore
实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。...由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也会比Hive on mr快。...为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度，需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群（Spark集群是建立在Hadoop集群之上的，也就是需要先装Hadoop集群，...再装Spark集群，因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等），然后把Hive的执行引擎设置为Spark。...Hive on Spark默认支持Spark on YARN模式，因此我们选择Spark on YARN模式。Spark on YARN就是使用YARN作为Spark的资源管理器。
compile("org.apache.spark:spark-hive_2.11:$sparkVersion") compile("org.apache.spark:spark-hive-thriftserver..._2.11:$sparkVersion") 启动hive支持 val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath...//配置spark val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark Hive Example") .master...("local[2]") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .config("hive.metastore.uris...", "true") .config("spark.driver.maxResultSize", "5g") //启动hive支持 .enableHiveSupport
Tez0.7.0 Apache Pig0.15.0 Apache oozie4.2.0 Apache Spark1.6.0 Cloudrea Hue3.8.1 经测试，spark1.6.0...和spark1.5.x集成hive on spark有问题， 相关链接:http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/Issue-with-spark-on-hive-td25372....jar 到hive的lib目录下 即可， 然后启动hive： set hive.execution.engine=spark; 执行一个查询： ?...可以执行没有问题，但在测试hive关联hbase表使用spark模式运行的时候，会出现一个异常，spark的kvro序列化总是找不到hbase的一个类，但明明已经启动的时候，加入到hive的class...path里面了，经查资料，貌似是hive的一个bug， 但hive on tez模式是可以正常读取hbase表里面的数据的，后续在测试下，看看是否正常。
1、开启分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 否则会出抛出异常...2、创建分区表 创建静态分区表： create table test_part_table( word string, num bigint )partitioned by(dt string) row...fk 5 20190811 pl 19 20190811 6 NULL 20190811 第二步骤的添加分区可以省略，可以直接load数据到分区表中...，在load数据的过程中，hive会自动创建分区目录。...创建动态分区表： create table orders_part( order_id string, user_id string, eval_set string, order_number string
1.自从spark2.0.0发布没有assembly的包了，在jars里面，是很多小jar包 修改目录查找jar 2.异常HiveConf of name hive.enable.spark.execution.engine...does not exist 在hive-site.xml中： hive.enable.spark.execution.engine过时了,配置删除即可 3.异常 Failed to execute...spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark...FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask Spark与hive...版本不对,spark的编译，在这里我使用的是hive稳定版本2.01,查看他的pom.xml需要的spark版本是1.5.0。
上车前需知 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...（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。 ?...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
介绍 Hive可以创建外部分区表。创建表的时候，分区要在建表语句中体现。建完之后，你不会在表中看到数据，需要进行分区添加，使用alter语句进行添加。然后数据才会显示。 样例 有如下的目录结构。...terminated by '\t' location 'hdfs://hadoop01:9000/data/tbl_custom'; 创建表的时候，只创建到tbl_custom这一层目录，余下的一层目录使用分区表示
内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第四篇，要学习的是hive的分区表...： set hive.exec.dynamic.partition=true 名为hive.exec.dynamic.partition.mode的属性，默认值是strict，意思是不允许分区列全部是动态的...中的四条记录载入表t11： load data local inpath '/home/hadoop/temp/202010/25/011.txt' into table t11; 接下来要，先创建动态分区表...by (province string, city string) row format delimited fields terminated by ','; 执行以下操作，即可将t11的所有数据写入动态分区表.../hadoop fs -cat /user/hive/warehouse/t12/province=guangdong/city=guangzhou/000000_0 tom,11 至此，分区表的学习就完成了
非分区表 -- 示例1： use temp; drop table tmp_cuiwei_main_recommend; create table IF NOT EXISTS tmp_cuiwei_main_recommend
Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = {
mysql binlog 数据 采集后将binlog 数据采集到kafka中, 按照库名创建topic, 并按照表名将数据写入topic 固定分区 spark 消费数据将数据生成DF 将DF数据写入hudi...表 同步hudi元数据到hive中 写入主要分成两部分全量数据和增量数据: 历史数据通过bulkinsert 方式 同步写入hudi 增量数据直接消费写入使用hudi的upsert能力,完成数据合并...声明为hudi表的path路径， 非分区表 使用tablename/， 分区表根据分区路径层次定义/个数 在创建表时需添加 TBLPROPERTIES 'spark.sql.sources.provider...参数 为true spark如何实现hudi表数据的写入和读取?...针对hudi 表的查询,引入kyuubi 框架,除 了增强平台 spark sql作为即席查询服务的能力外,同时支持查询hudi表,并可以实现hudi表与hive表的联合查询, 同时对原有hive相关服务没有太大影响
这篇文章是给Spark初学者写的，老手就不要看了。...Spark的机制是先将用户的程序作为一个单机运行(运行者是Driver)，Driver通过序列化机制，将对应算子规定的函数发送到Executor进行执行。...然而我们并不建议使用pool,因为Spark 本身已经是分布式的，举个例子可能有100个executor,如果每个executor再搞10个connection 的pool,则会有100*10 个链接
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
