Как программно подключиться к метафору улья в SparkSQL?

Я использую HiveContext с SparkSQL, и я пытаюсь подключиться к удаленному метастоуму улья, единственный способ установить метастабильность улья - это включить hive-site.xml в путь к классам (или скопировать его в/etc/искровым/CONF/).

Есть ли способ установить этот параметр программно в Java-коде без включения hive-site.xml? Если да, то какую конфигурацию Spark использовать?

Ответы

Ответ 1

Для Spark 1.x вы можете установить с помощью:

System.setProperty("hive.metastore.uris", "thrift://METASTORE:9083");

final SparkConf conf = new SparkConf();
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);

Или

final SparkConf conf = new SparkConf();
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
hiveContext.setConf("hive.metastore.uris", "thrift://METASTORE:9083");

Обновление Если ваш куст Kerberized:

Попробуйте установить их перед созданием HiveContext:

System.setProperty("hive.metastore.sasl.enabled", "true");
System.setProperty("hive.security.authorization.enabled", "false");
System.setProperty("hive.metastore.kerberos.principal", hivePrincipal);
System.setProperty("hive.metastore.execute.setugi", "true");

Ответ 2

В искры 2.0. + он должен выглядеть примерно так:

Не забудьте заменить "hive.metastore.uris" на свой. Эта предположим, что у вас уже запущена услуга метапосадки улей (не hiveserver).

 val spark = SparkSession
          .builder()
          .appName("interfacing spark sql to hive metastore without configuration file")
          .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") // replace with your hivemetastore service thrift url
          .enableHiveSupport() // don't forget to enable hive support
          .getOrCreate()

        import spark.implicits._
        import spark.sql
        // create an arbitrary frame
        val frame = Seq(("one", 1), ("two", 2), ("three", 3)).toDF("word", "count")
        // see the frame created
        frame.show()
        /**
         * +-----+-----+
         * | word|count|
         * +-----+-----+
         * |  one|    1|
         * |  two|    2|
         * |three|    3|
         * +-----+-----+
         */
        // write the frame
        frame.write.mode("overwrite").saveAsTable("t4")

Ответ 3

Я тоже столкнулся с такой же проблемой, но решил. Просто выполните следующие действия в версии Spark 2.0

Шаг1: Скопируйте файл hive-site.xml из папки Hive conf, чтобы вызвать conf.

Шаг 2: отредактируйте файл spark-env.sh и настройте свой драйвер mysql. (Если вы используете Mysql в качестве метастара улья).

Или добавьте драйверы MySQL в Maven/SBT (если они используются)

Шаг 3:. Когда вы создаете искровую сессию, добавьте enableHiveSupport()

val spark = SparkSession.builder.master( "local" ). appName ( "testing" ) .enableHiveSupport().getOrCreate()

Пример кода:

package sparkSQL

/**
  * Created by venuk on 7/12/16.
  */

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object hivetable {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("hivetable").enableHiveSupport().getOrCreate()

    spark.sql("create table hivetab (name string, age int, location string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile")
    spark.sql("load data local inpath '/home/hadoop/Desktop/asl' into table hivetab").show()
    val x = spark.sql("select * from hivetab")
    x.write.saveAsTable("hivetab")
  }
}

Вывод:

Ответ 4

Ниже код работал для меня. Мы можем игнорировать конфигурацию hive.metastore.uris для локального метастаза, спарк создаст объекты hive.metastore.uris в каталоге запасного хранилища локально.

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

object spark_hive_support1 
{
  def main (args: Array[String]) 
   {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("yarn")
      .appName("Test Hive Support")
      //.config("hive.metastore.uris", "jdbc:mysql://localhost/metastore")
      .enableHiveSupport
      .getOrCreate();

    import spark.implicits._

    val testdf = Seq(("Word1", 1), ("Word4", 4), ("Word8", 8)).toDF;
    testdf.show;
    testdf.write.mode("overwrite").saveAsTable("WordCount");
  }
}

Ответ 5

Версия Spark: 2.0.2

Улей версия: 1.2.1

Ниже Java-код работал для подключения к Hive metastore от Spark:

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkHiveTest {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession
                  .builder()
                  .appName("Java Spark Hive Example")
                  .config("spark.master", "local")
                  .config("hive.metastore.uris",                
                   "thrift://maxiqtesting123.com:9083")
                  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/apps/hive/warehouse")
                  .enableHiveSupport()
                  .getOrCreate();

        spark.sql("SELECT * FROM default.survey_data limit 5").show();
    }
}