hive on spark 集成（spark-sql 整合hive）

       Spark SQL整合hive就是获取hive表中的元数据信息（在mysql中），然后通过Spark SQL来操作数据。

整合步骤：

1、拷贝hive配置文件到spark

• 查看hive 目录中conf目录下的配置文件，hive-site.xml，可以发现之前配置的hive的元数据信息在master的mysql数据库中。

javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
JDBC connect string for a JDBC metastore

• 整合需要spark能够读取找到Hive的元数据以及数据存放位置。将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，同时添加metastore的url配置（对应hive安装节点，我的为master节点）。

具体配置如下：

    hive.metastore.schema.verification
    false


    hive.server2.authentication
    NOSASL


  hive.metastore.local
  false

# 添加metastore的url配置（对应hive安装节点，我的为master节点）

  hive.metastore.uris
  thrift://master:9000

• 修改完后再发送给其他节点

scp hive-site.xml slave1:/usr/local/spark/conf/

scp hive-site.xml slave2:/usr/local/spark/conf/

2、拷贝hive中mysql驱动到spark

在master中hive的lib目录下执行以下命令（因为在安装hive时已经拷贝了mysql驱动）：

切换到hive的lib目录下查看mysql驱动包：

cd /usr/local/apache-hive-1.2.2-bin/lib/

 

cp mysql-connector-java-5.1.37.jar /usr/local/spark/jars/
scp mysql-connector-java-5.1.37.jar slave1:/usr/local/spark/jars/
scp mysql-connector-java-5.1.37.jar slave2:/usr/local/spark/jars/

 3、启动服务

• 启动HDFS,YARN集群

[root@master ~]# start-all.sh

• 检查mysql是否启动：

#查看状态

service mysqld status

#启动

service mysqld start

• 启动hive metastore服务

bin/hive --service metastore

• 启动hive：

cd /usr/local/apache-hive-1.2.2-bin/
bin/hive

 

• 启动spark

[root@master ~]# cd /usr/local/spark/sbin
[root@master sbin]# ./start-all.sh

启动spark-shell

[root@master ~]# cd /usr/local/spark/bin

[root@master spark]# ./spark-shell

[root@master ~]# cd /usr/local/spark/bin

[root@master spark]# ./spark-shell

 在spark安装目录的bin目录下：

启动spark-sql

bin/spark-sql

 

#查看数据库

show databases;

 

#使用数据库

use spark_us_covid

#查看表

show tables;

 

 #查看表数据select * from top10_cases_state;

 

启动spark-shell进行查询：

spark.sql("show databases").collect();

 

 到此，spark整合hive全部完成。本次使用的hive为1.2.2的版本，spark为spark-2.4.7-hadoop2.7。而我的虚拟机中hadoop版本为2.8，可以向下兼容。

不存在hive与spark不兼容的情况，所以在遇到这种问题时可以考虑自己的spark jars包中是否有hive的相关jar包。