使用Spark读取Hive中的数据

在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里： Hive on Spark: Getting Started 。还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。

因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具。本文是Spark的配置过程。

配置spark

拷贝hive-site.xml至$SPARK_HOME下，然后再其中添加下面的语句：

<property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://192.168.1.56:9083</value> </property>

这里192.168.1.56是Hive的元数据服务的地址，9083是默认的端口号。通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。

配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用 MySql 记录元数据 。

确认Hive元数据服务已经运行

Hive的元数据服务是单独启动的，可以通过下面两种方式验证其是否启动：

# ps aux | grep hive-metastore root 10516 3.0 5.7 2040832 223484 pts/4 Sl+ 14:52 0:11 /opt/jdk/jdk1.8.0_171/jre/bin/java -Xmx256m -Djava.library.path=/opt/hadoop/hadoop-2.9.1/lib/native -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.log.dir=/opt/hadoop/hadoop-2.9.1/logs ...

也可以使用下面的语句，以验证端口的方式来确认服务是否启动：

# lsof -i:9083 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 10516 root 509u IPv4 6889656 0t0 TCP *:emc-pp-mgmtsvc (LISTEN)

如果metastore服务没有启动，可以使用下面的命令启动之：

# hive --service metastore 2018-07-25 14:52:27: Starting Hive Metastore Server

编写 python 脚本，访问Hive仓库

配置完成后，就可以编写python脚本来对数据进行查询和运算了：

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import HiveContext spark = SparkSession.builder.master("local")\ .appName("SparkOnHive")\ .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")\ .enableHiveSupport()\ .getOrCreate() hiveCtx = HiveContext(spark) df = hiveCtx.sql("select * from tglog_aw_2018.golds_log limit 10") rows = df.collect() for row in rows: print " ".join([str(row[0]), row[1].encode('utf-8'), row[2].encode('utf-8'), str(row[3]), str(row[4])])

本人是使用PyCharm这个IDE进行开发的，上面引用了pyspark这个包，如何进行python的包管理可以自行百度。

将上面的代码保存至文件 golds_read.py，然后上传至已安装好spark的服务器的~/python 文件夹下。

接下来像spark提交作业，可以获得执行结果：

# spark-submit ~/python/golds_read.py 3645356 wds7654321(4171752) 妞妞拼十翻牌 1700 1526027152 2016869 dqyx123456789(2376699) 妞妞拼十翻牌 1140 1526027152 3630468 dke3776611(4156064) 妞妞拼十翻牌 1200 1526027152 3642022 黑娃123456(4168266) 妞妞拼十翻牌 500 1526027152

这个例子主要只是演示一下如何使用spark结合hive使用。spark默认支持 java 、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。本人选择的是比较轻量的python，操作spark主要是要学习pySpark这个类库，它的官方地址位于： https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！