【问题标题】:Apache Spark dataframe createJDBCTable exceptionApache Spark 数据框 createJDBCTable 异常
【发布时间】:2015-11-18 22:18:27
【问题描述】:

save to JDBC 相关,尝试导入文本文件并保存到 Hive JDBC 文件以供报告工具导入。

我们正在运行 spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 (master + 1 slave)、JDBC thrift 服务器和 beeline 客户端。他们似乎都相互联系和交流。据我了解,Hive 包含在此版本中的 datanucleus jar 中。我已配置目录来保存 Hive 文件,但没有 conf/hive-config.xml。

简单的输入CSV文件:

Administrator,FiveHundredAddresses1,92121
Ann,FiveHundredAddresses2,92109
Bobby,FiveHundredAddresses3,92101
Charles,FiveHundredAddresses4,92111

用户表已在直线客户端中使用

预先创建
 CREATE TABLE users(first_name STRING, last_name STRING, zip_code STRING);
 show tables;    // it's there

对于 master 上的 scala REPL 会话:

 val connectionUrl = "jdbc:hive2://x.y.z.t:10000/users?user=blah&password="
 val userCsvFile = sc.textFile("/home/blah/Downloads/Users4.csv")
 case class User(first_name:String, last_name:String, work_zip:String)
 val users = userCsvFile.map(_.split(",")).map(l => User(l(0), l(1), l(2)))
 val usersDf = sqlContext.createDataFrame(users)
 usersDf.count()  // 4
 usersDf.schema  // res92: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(first_name,StringType,true), StructField(last_name,StringType,true), StructField(work_zip,StringType,true))
 usersDf.insertIntoJDBC(connectionUrl,"users",true)

 usersDf.createJDBCTable(connectionUrl, "users", true)  // w/o beeline creation

val properties = new java.util.Properties
properties.setProperty("user", "blah")
properties.setProperty("password", "blah")
val connectionUrl = "jdbc:hive2://172.16.3.10:10000"
contactsDf.write.jdbc(connectionUrl,"contacts", properties)

抛出

warning: there were 1 deprecation warning(s); re-run with -deprecation for details
java.sql.SQLException: org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot recognize input near 'TEXT' ',' 'last_name' in column type; line 1 pos  
at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.execute(HiveStatement.java:296)
at org.apache.hive.jdbc.HiveStatement.executeUpdate(HiveStatement.java:406)
at org.apache.hive.jdbc.HivePreparedStatement.executeUpdate(HivePreparedStatement.java:119)
at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.jdbc(DataFrameWriter.scala:275)
at org.apache.spark.sql.DataFrame.insertIntoJDBC(DataFrame.scala:1629)

任何想法我哪里出错了?这个版本真的可以从 DataFrame 写 JDBC 文件吗?

感谢您的帮助!

乔恩

【问题讨论】:

    标签: apache-spark apache-spark-sql apache-spark-1.5


    【解决方案1】:

    经过大量搜索(现在可以使用),您可以在 REPL 中执行此操作:

    import org.apache.spark.sql.SaveMode
    contactsDf.saveAsTable("contacts", SaveMode.Overwrite)
    

    我还配置了 $SPARK_INSTALL_LOC/conf/hive-site.xml 如下:

    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      <value>jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true</value>
      <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
    </property>
    
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver</value>
      <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
    </property>
    
    <property>
      <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
      <value>/user/hive-warehouse</value>
      <description>Where to store metastore data</description>
    </property>
    
    </configuration>
    

    另一个关键是,使用 Derby 作为 Hive 后备数据库,由于 Derby 的线程限制,您不能(至少我是如何配置它的)同时运行 ThriftJdbc 服务器和 REPL。但是,如果它重新配置了 Postgres 或 MySQL 或类似的东西,可能会同时访问。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2016-05-26
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2017-12-20
      • 2016-05-26
      • 2018-10-08
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多