spark 将dataframe数据写入Hive分区表

从spark1.2 到spark1.3，spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame，DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变，同时提供了更多好用且方便的API。
DataFrame将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库，insertInto没有指定数据库的参数，本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中，仅供参考。
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有以下几个：

registerTempTable(tableName: String): Unit，
insertInto(tableName: String): Unit
insertInto(tableName: String, overwrite: Boolean): Unit
saveAsTable(tableName: String, source: String, mode: SaveMode, options: Map[String, String]): Unit

有很多重载函数，不一一列举
registerTempTable函数是创建spark临时表
insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接进行写入。
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 ...."）
下面语句是向指定数据库数据表中写入数据：

case  class Person( name :String,col1: Int ,col2:String)
val sc = new org.apache.spark.SparkContext
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
import hiveContext.implicits._
hiveContext.sql( "use DataBaseName" )
val data = sc.textFile( "path" ).map(x=>x.split( "\\s+" )).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
data.toDF().insertInto( "tableName" )

创建一个case类将RDD中数据类型转为case类类型，然后通过toDF转换为DataFrame，调用insertInto函数时，首先指定数据库，使用的是hiveContext.sql("use DataBaseName")语句，就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了

2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中
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，可以指定为json，如果有其他格式指定，尽量使用语句来建立hive表。
将数据写入分区表的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后是由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中。具体操作如下：

case  class Person( name :String,col1: Int ,col2:String)
val sc = new org.apache.spark.SparkContext
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
import hiveContext.implicits._
hiveContext.sql( "use DataBaseName" )
val data = sc.textFile( "path" ).map(x=>x.split( "\\s+" )).map(x=>Person(x(0),x(1).toInt,x(2)))
data.toDF().registerTempTable( "table1" )
hiveContext.sql( "insert into table2 partition(date='2015-04-02') select name,col1,col2 from table1" )

使用以上方式就可以将dataframe数据写入hive分区表了