【无标题】spark SQL核心编程

MySQL

Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对

DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

IDEA通过JDBC对MySQL进行操作：

1）导入依赖

<groupId>mysql</groupId>

<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

</dependency>

MySQL8 <version>8.0.11</version>

2）读取数据

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SQL")

val spark:SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

import spark.implicits._

//通用的load方式读取

spark.read.format("jdbc")

.option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/system")

.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")//com.mysql.cj.jdbc.Driver

.option("user","root")

.option("password","123456")

.option("dbtable","user")

.load().show()

spark.stop()

//通用的load方法的另一种形式

spark.read.format("jdbc")

.options(

Map("url"->"jdbc:mysql://localhost:3306/system?user=root&password=123456","dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver"))

.load().show()

//通过JDBC

val pros :Properties = new Properties()

pros.setProperty("user","root")

pros.setProperty("password","123456")

val df :DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/system","user",pros)

df.show()

3）写入数据

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SQL")

val spark:SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

import spark.implicits._

val rdd: RDD[Stu] = spark.sparkContext.makeRDD(List(Stu("lisi", 20),

Stu("zs", 30)))

val ds:Dataset[Stu] = rdd.toDS()

ds.write.format("jdbc")

.option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/system")

.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

.option("user","root")

.option("password","123456")

.option("dbtable","user2")

.mode(SaveMode.Append)

.save()

spark.stop()

Spark-SQL连接Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)、Hive 查询语言（HQL）等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。

使用方式分为内嵌Hive、外部Hive、Spark-SQL CLI、Spark beeline 以及代码操作。

1）内嵌的 HIVE

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可。但是在实际生产活动当中，几乎没有人去使用内嵌Hive这一模式。

3）运行 Spark beeline（了解）

Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下

➢ 把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 启动 Thrift Server

➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server

beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n root

4）运行Spark-SQL CLI

Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在 Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似于 Hive 窗口。

操作步骤：

将mysql的驱动放入jars/当中；
将hive-site.xml文件放入conf/当中；
运行bin/目录下的spark-sql.cmd 或者打开cmd，在

D:\spark\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\bin当中直接运行spark-sql

代码操作Hive

1.导入依赖。

<groupId>org.apache.spark</groupId>

<artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.apache.hive</groupId>

</dependency>

可能出现下载jar包的问题：

D:\maven\repository\org\pentaho\pentaho-aggdesigner-algorithm\5.1.5-jhyde

2.将hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中。

3.代码实现。

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("hive")

val spark:SparkSession = SparkSession.builder()

.enableHiveSupport()

.config(sparkConf)

.getOrCreate()

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

spark.sql("create database spark_sql")

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