jdbc调用sparksql on yarn
spark sql访问hive表
1.将hive-site.xml拷贝到spark目录下conf文件夹
2.(非必需)将mysql的jar包引入到spark的classpath,方式有如下两种:
方式1:需要在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中的SPARK_CLASSPATH添加jdbc驱动的jar包
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
方式2:在spark-sql命令中指定driver-class-path,如
local模式
spark-sql --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
集群模式:
spark-sql --master yarn --driver-class-path /usr/local/hive-1.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar
开启HiverServer2
默认模式为yarn-client,HiverServer作为一个yarn的应用运行,如图:
;
/**
* hive conf设置
*
* @return
*/
private static Set<String> initConfig() {
Set<String> configs = new HashSet<String>();
configs.add("set mapreduce.job.queuename=queue1");
configs.add("set hive.cli.print.header=false");
return configs;
}
/**
* 临时去掉所有错误处理和资源关闭
* @param args
* @throws ClassNotFoundException
* @throws SQLException
*/
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {
String jdbcdriver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
String jdbcurl = "jdbc:hive2://127.0.0.1:10000";
String username = "user001";
String password = "";
Connection conn = null;
Statement statement = null;
Class.forName(jdbcdriver);
DriverManager.setLoginTimeout(20);
conn = DriverManager.getConnection(jdbcurl, username, password);
statement = conn.createStatement();
for (String config : HIVE_CONFIGS) {
statement.execute(config);
}
String sql = "select * from db1.test limit 10";
print(statement.executeQuery(sql));
}
}
maven引用:
<hadoop.version>2.6.0-cdh5.13.0</hadoop.version>
<hive-jdbc.version>1.1.0</hive-jdbc.version>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>${hive-jdbc.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
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