Spark2.x学习笔记:Spark SQL快速入门
Spark SQL快速入门
本地表
(1)准备数据
[root@node1 ~]# mkdir /tmp/data
[root@node1 ~]# cat data/ml-1m/users.dat |tr -s "::" "," >> /tmp/data/users.dat
[root@node1 ~]# tail - /tmp/data/users.dat
,F,,,
,F,,,
,F,,,
,F,,,
,M,,,
[root@node1 ~]#
(2)确认HDFS已经启动
(3)进入spark-sql
[root@node1 ~]# spark-sql
// :: WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
// :: WARN ObjectStore: Version information not found in metastore. hive.metastore.schema.verification is not enabled so recording the schema version 1.2.
// :: WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException
// :: WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
spark-sql>
(4)创建表
spark-sql> create external table user(
> userid int,
> gender string,
> age int,
> occupation string,
> zipcode int
> )
> row format delimited fields terminated by ','
> stored as textfile
> location 'file:///tmp/data';
Time taken: 4.032 seconds
spark-sql>
(5)查看表结构
spark-sql> show create table user;
CREATE EXTERNAL TABLE `user`(`userid` int, `gender` string, `age` int, `occupation` string, `zipcode` int)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'field.delim' = ',',
'serialization.format' = ','
)
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION 'file:/tmp/data'
TBLPROPERTIES (
'rawDataSize' = '-1',
'numFiles' = '',
'transient_lastDdlTime' = '',
'totalSize' = '',
'COLUMN_STATS_ACCURATE' = 'false',
'numRows' = '-1'
) Time taken: 1.816 seconds, Fetched row(s)
spark-sql>
(6)查询本地数据表
spark-sql> select * from user limit ;
F
M
M
M
M
F
M
M
M
F
Time taken: 2.95 seconds, Fetched row(s)
spark-sql>
使用spark-sql处理Hive MeteStore中的表
注意,默认HDFS已经启动。
(1)hive-site.xml
hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,修改配置文件 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node:9083</value>
</property>
其中,node是启动metastore服务所在的节点。
我的hive-site.xml内容如下:
[root@node3 ~]# cat /opt/hive-2.1./conf/hive-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node3:9083</value>
<description>用于metastore客户端连接远程metestore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node3:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<!--mysql数据库用户名-->
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value></value>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value></value>
</property> </configuration>
[root@node3 ~]#
(2)启动hive metastore
[root@node3 ~]# hive --service hiveserver2 >/dev/null >/dev/null &
[root@node3 ~]# hive --service metastore >/dev/null >& &
[root@node3 ~]# jobs
[]- Running hive --service hiveserver2 > /dev/null > /dev/null &
[]+ Running hive --service metastore > /dev/null >& &
[root@node3 ~]#
(3)将hive的配置文件复制到spark
[root@node3 ~]# scp /opt/hive-2.1./conf/hive-site.xml node1:/opt/spark-2.2./conf
(4)启动spark-sql
[root@node1 ~]# spark-sql
// :: WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
// :: WARN ObjectStore: Version information not found in metastore. hive.metastore.schema.verification is not enabled so recording the schema version 1.2.
// :: WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException
spark-sql>
(5)查看Hive数据表
spark-sql> show tables;
default copyemp false
default demo false
default dept false
default dual false
default emp false
default empbak false
default employees false
default mytb false
default users false
Time taken: 4.908 seconds, Fetched row(s)
spark-sql> select * from users;
aa
bb
cc
Time taken: 3.196 seconds, Fetched row(s)
spark-sql>
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