spark on hive 和 hive on spark

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spark on hive

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spark on hive 的话就是通过spark-sql使用hive语句，操作hive,底层运行的还是spark rdd。

1. 就是通过saprk sql,加载hive配置文件，获取hive的元数据信息
2. spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据
3. 接下来就可以通过sparksql来操作hive表中的数据

hive on spark

是把hive查询从mapreduce的mr（hadoop计算引擎）操作替换为spark rdd(spark执行引擎)，相对于spark on hive这个实现起来要复杂的多，必须重新编译你的spark和导入jar包，不过目前大部分使用的是spark on hive

hive查询流程及原理

执行hql时，先到mysql元数据库中查找描述信息，然后解析hql并根据描述信息生成mr任务（执行mr时会执行的很慢）

spark on hive具体操作

使用spark SQL整合hive其实就是让sparksql去加载hive的元数据库，然后通过sparksql执行引擎去操作hive表内的数据
首先需要开启hive的元数据库服务，让sparksql能够加载元数据。

1，hive开启metastore服务
<1>,修改hive/conf/hive-site.xml 新增如下配置

    
      hive.metastore.warehouse.dir
      /user/hive/warehouse
    
    
      hive.metastore.local
      false
    
    
      hive.metastore.uris
      thrift://node01：9083
    
 

<2>后台启动hive metastore服务

nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &

2，sparksql整合hive metastore
spark有一个内置的metastore，使用derby嵌入式数据库保存数据，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个sparksession使用，所以生产环境更推荐使用hive的metastore。

spark整合hive的metastore主要思路就是要通过配置能够访问它，并且能够使用hdfs保存warehouse，所以可以直接拷贝hadoop和hive的配置目录。

hive-site.xml 元数据仓库的位置信息
core-site.xml 安全相关的配置
hdfs-site.xml hdfs相关的配置

我们进入shell窗口，执行以下命令
将hive目录下的hive-site.xml拷贝至spark安装目录下

cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml
/export/servers/spark/conf

将hadoop安装目录下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷贝至spark安装目录下

cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/spark/conf

cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/spark/conf

提示：使用idea本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可

实例

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object HiveSupport {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建sparkSession
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("HiveSupport")
      .master("local[*]")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse")
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083")
      .enableHiveSupport()//开启hive语法的支持
      .getOrCreate()

    // 设置日志级别
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    //查看有哪些表
    spark.sql("show tables").show()

    //创建表
    spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")

    //加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)
    spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")

    //查询数据
    spark.sql("select * from person ").show()

    spark.stop()
  }
}