【发布时间】:2018-02-02 00:05:11
【问题描述】:
我在 HIVE 中有一个示例表 (stuends1),我想使用 JDBC 从 Spark 连接它(因为 Hive 在 AWS 中,而不是在同一个集群中)。我只是在尝试以下代码
def main(args: Array[String]): Unit = {
//Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance()
val conf = new SparkConf().setAppName("SOME APP NAME").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark Hive Example")
.getOrCreate()
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:hive2://34.223.237.55:10000")
.option("dbtable", "students1")
.option("user", "hduser")
.option("password", "hadoop")
//.option("driver", "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver")
.load()
println("able to connect------------------")
jdbcDF.show
jdbcDF.printSchema()
jdbcDF.createOrReplaceTempView("std")
val sqlDF = spark.sql("select * from std")
println("Start println-----")
spark.sqlContext.sql("select * from std").collect().foreach(println)
println("end println-----")
sqlDF.show(false)
}
我尝试了多种方式,但始终只显示带有列名的表结构。喜欢...
+--------------+-------------+-------------+
|students1.name|students1.age|students1.gpa|
+--------------+-------------+-------------+
+--------------+-------------+-------------+
但不是数据,但在尝试使用 dbeaver 从我的本地使用 SQL 查询时能够获取数据。从 spark 中, jdbcDF.printSchema() 也显示了正确的模式,所以我想连接没有问题。
我将 spark 2.1.1 与 HIVE 1.2.1 一起使用。我的 sbt.build 文件是这样的....
libraryDependencies ++= Seq(
"log4j" % "log4j" % "1.2.17",
"org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "2.1.1" ,
"org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10" % "1.6.2",
"org.apache.spark" % "spark-hivecontext-compatibility_2.10" % "2.0.0-preview",
"org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "2.1.1" ,
"org.apache.spark" % "spark-hive_2.10" % "2.1.1",
"org.apache.hive" % "hive-jdbc" % "1.2.1"
)
谁能说明为什么我没有得到任何 show() 的输出。在此先感谢...
【问题讨论】:
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你能发布
jdbcDF.count()的输出吗? -
奇怪!!! count 为 0...这意味着没有数据被拾取...但是 select * from students1 ,从 dbeaver 显示所有数据。我一定是做错了什么.....
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你的 hive 表的表格式是什么,是 ORC 吗?
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不,它的文本格式。
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为什么不将 spark 配置为指向 AWS 元存储?
标签: scala hadoop apache-spark hive