hadoop hive java例子,eclipse集成hadoop+spark+hive本地开发图文详解

上一篇文章我们实现了Java+Spark+Hive+Maven实现和异常处理，测试的实例是打包运行在linux环境，但当直接在Windows系统运行时，会有Hive相关异常的输出，本文将帮助您如何在Windows系统上集成Hadoop+Spark+Hive开发环境。

一.开发环境

系统：windows 7

JDK:jdk1.7

eclipse:Mars.2 Release (4.5.2)

Hadoop:hadoop-2.6.5

Spark:spark-1.6.2-bin-hadoop2.6

Hive:hive-2.1.1

二.前期准备

1.系统环境配置

JDK,Hadoop和Spark配置系统环境

2.Hadoop相关文件

winutils.exe和hadoop.dll，下载地址：hadoop2.6.5中winutils和hadoop

将上面2个文件放置..\hadoop-2.6.5\bin目录下；

将winutils.exe同时放置到C:\Windows\System32目录下；

3.新建tmp/hive目录

在应用工程目录中新建tmp/hive目录，由于我的工程是放置在E盘，顾可以在E盘新建tmp/hive目录

三.hive配置

1.Hive环境

本系统的Hive是部署在远程linux集群环境上的。主安装目录ip地址：10.32.19.50:9083

具体Hive在linux环境的部署，请查看相关文档，本文不介绍。

2.Windows中hive-site.xml文件配置

windows中hive-site.xml配置

四.实例测试

需求：查询hive数据，eclipse正常显示

1.实例工程结构

实例工程

2.pom文件

pom中部分依赖

3.测试用例实现

package com.lm.hive.SparkHive;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

/**

* Spark sql获取Hive数据

*

*/

public class App

{

public static void main( String[] args )

{

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkHive").setMaster("local[2]");

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);

//不要使用SQLContext,部署异常找不到数据库和表

HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);

//        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

//查询表前10条数据

hiveContext.sql("select * from bi_ods.owms_m_locator limit 10").show();

sc.stop();

}

}

4.测试结果展示

测试结果展示