通过spark-sql快速读取hive中的数据

1 配置并启动

1.1 创建并配置hive-site.xml

在运行Spark SQL CLI中需要使用到Hive Metastore，故需要在Spark中添加其uris。具体方法是将HIVE_CONF/hive-site.xml复制到SPARK_CONF目录下，然后在该配置文件中，添加hive.metastore.uris属性，具体如下：

<configuration> 

  <property>

    <name>hive.metastore.uris</name>

    <value>thrift://hadoop1:9083</value>

    <description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>

  </property>

</configuration>

　　

 将mysql的jdbc驱动包拷贝给spark
将 $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.12.jar copy或者软链到$SPARK_HOME/lib/

 

1.2 启动Hive Metastore

在使用Spark SQL CLI之前需要启动Hive Metastore（如果数据存放在HDFS文件系统，还需要启动Hadoop的HDFS），使用如下命令可以使Hive Metastore启动后运行在后台，可以通过jobs查询：

$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &

 

 

1.3 启动Spark集群和Spark SQL CLI

通过如下命令启动Spark集群和Spark SQL CLI：

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0

$sbin/start-all.sh

$bin/spark-sql --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g

　　

在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序：

 

 

这时就可以使用HQL语句对Hive数据进行查询，另外可以使用COMMAND，如使用set进行设置参数：默认情况下，SparkSQL Shuffle的时候是200个partition，可以使用如下命令修改该参数：

SET spark.sql.shuffle.partitions=20;

运行同一个查询语句，参数改变后，Task（partition）的数量就由200变成了20。