spark-sql执行hivesql

spark提交命令有spark-shell、spark-submit、spark-sql，spark-sql的提交命令很少见吧，不过已经被我发掘出来了。
我们执行hive命令一般都是

hive -e 'select * from xx'
或者 
hive -f /home/hadoop/xx.hql -d dt=2018-01-01

但是hive底层使用mr执行速度实在不忍直视，安装hive on spark又太麻烦了，怎么办呢？其实，spark也有基于hive执行sql脚本的提交任务方式，就是spark-sql

spark-sql --master yarn-client -e 'select * from xx'
spark-sql --master yarn-client  dt=2018-01-01 -f '/home/hadoop/xx.hql'

不过spark对机器内存性能要求很高，容易执行失败，如果spark-sql执行失败，出现内存溢出的情况，还是使用hive比较稳定。
这里spark-sql能查询到hive表是怎么配置的呢？只需要把hive-sit.xml复制到spark安装目录的conf目录下即可。
spark-sql缺点：执行语句insert overwrite table xx…在结果目录会有大量小文件，容易内存溢出执行失败

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