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Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

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。

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Spark RDD(DataFrame) 写入到HIVE的代码实现

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。

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hive新建分区表

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

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Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区

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

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hive多分区写入

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

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大数据-Hive分区表

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

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Hive架构及Hive On Spark

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

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spark读取Hive

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

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hive on spark安装

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。

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spark集成hive

集群使用ambari+hdp方式进行部署,集群的相关版本号如下所示: ambari版本 Version 2.7.4.0 HDP版本 HDP-3.1.4.0 hive版本 3.1.0 spark...版本 2.3.0 集群前提条件: 1.Hdp、Spark、Hive都已部署好 2.Hive数据层建好，在Hdfs生成相应各层目录，后面配置Spark访问Hive的目录，要保证这个目录存在。...spark集成hive 1.修改spark配置： Advanced spark2-defaults spark.sql.warehouse.dir将默认值/apps/spark/warehouse 改为...hive数据存储hdfs位置 /warehouse/tablespace/managed/hive 2.修改spark配置： Advanced spark2-hive-site-overrid metastore.catalog.default...值 spark 改为 hive 3.

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hive on spark 测试

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。

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hive中分区表的创建

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

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hive on spark 报错

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。

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spark 操作 hive

1、操作内置hive scala> val df = spark.read.json("data/user.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age.../24435342.2、引入外置hive#如果想连接外部已经部署好的Hive,需要通过以下几个步骤：1.Spark要接管Hive需要把hive-site.xml拷贝到conf/目录下2.把Mysql的驱动...#展示外置hive的表scala> spark.sql("show tables").show +----------+-----------+ | tableName|isTemporary| +--... spark-hive_2.12 3.0.0 spark_sql_hive { def main(args: Array[String]): Unit = { //TODO 创建spark_sql

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Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚

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

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Spark纯净版 Hive on Spark配置

前提准备兼容性说明注意：官网下载的Hive3.1.3和Spark3.3.1默认是不兼容的。因为Hive3.1.3支持的Spark版本是2.3.0，所以需要我们重新编译Hive3.1.3版本。.../profile配置spark# 在hive中创建spark配置文件vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf# 添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行...# 说明2：Hive任务最终由Spark来执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。...--Hive执行引擎--> hive.execution.engine spark启动Hive...on Spark测试 #（1）启动hive客户端hive #（2）创建一张测试表hive (default)> create table student(id int, name string); #

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Hive应用：外部分区表原

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

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hive学习笔记之四：分区表

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

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Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决

# Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决 ## 前言作为一名普通的程序开发者，在日常的Spark开发过程中，经常会遇到一些看似简单但实际却容易让人摸不着头脑的问题...这次我遇到了一个在使用Spark将DataFrame写入Hive表时出现的Schema不匹配问题，虽然最终解决了，但整个排查过程让我对Spark和Hive之间的交互机制有了更深入的理解。...这个问题发生在我们项目的一个ETL任务中，我们的目标是将一个包含多个字段的DataFrame写入Hive表中。一开始我以为这只是一个简单的操作，但结果却出现了奇怪的错误，导致数据无法正确写入。...## 问题现象在一次任务执行中，我尝试使用以下代码将DataFrame写入Hive表： ```scala val df = spark.read.parquet("/path/to/data")...## 总结这次问题的根源在于DataFrame的Schema和Hive表的Schema不一致，导致Spark在写入时无法自动完成类型转换。

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Spark Hive SQL实例

Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = {

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