4. Hive Tables
Spark SQL支持对Hive的读写操作。然而因为Hive有很多依赖包，所以这些依赖包没有包含在默认的Spark包里面。如果Hive依赖的包能在classpath找到，Spark将会自动加载它们。需要注意的是，这些Hive依赖包必须复制到所有的工作节点上，因为它们为了能够访问存储在Hive的数据，会调用Hive的序列化和反序列化(SerDes)包。Hive的配置文件hive-site.xml、core-site.xml(security配置)和hdfs-site.xml(HDFS配置)是保存在conf目录下面。
当使用Hive时，必须初始化一个支持Hive的SparkSession，用户即使没有部署一个Hive的环境仍然可以使用Hive。当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse目录。注意，从Spark 2.0.0版本开始，hive-site.xml里面的hive.metastore.warehouse.dir属性已经被spark.sql.warehouse.dir替代，用于指定warehouse的默认数据路径(必须有写权限)。
import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
public static class Record implements Serializable {
private int key;
private String value;
public int getKey() {
return key;
}
public void setKey(int key) {
this.key = key;
}
public String getValue() {
return value;
}
public void setValue(String value) {
this.value = value;
}
}
// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables
String warehouseLocation = "/spark-warehouse";
// init spark session with hive support
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("Java Spark Hive Example")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)");
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src");
// Queries are expressed in HiveQL
spark.sql("SELECT * FROM src").show();
// +---+-------+
// |key| value|
// +---+-------+
// |238|val_238|
// | 86| val_86|
// |311|val_311|
// ...
// only showing top 20 rows
// Aggregation queries are also supported.
spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show();
// +--------+
// |count(1)|
// +--------+
// | 500 |
// +--------+
// The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions.
Dataset<Row> sqlDF = spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key");
// The items in DaraFrames are of type Row, which lets you to access each column by ordinal.
Dataset<String> stringsDS = sqlDF.map(row -> "Key: " + row.get(0) + ", Value: " + row.get(1), Encoders.STRING());
stringsDS.show();
// +--------------------+
// | value|
// +--------------------+
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// ...
// You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession.
List<Record> records = new ArrayList<Record>();
for (int key = 1; key < 100; key++) {
Record record = new Record();
record.setKey(key);
record.setValue("val_" + key);
records.add(record);
}
Dataset<Row> recordsDF = spark.createDataFrame(records, Record.class);
recordsDF.createOrReplaceTempView("records");
// Queries can then join DataFrames data with data stored in Hive.
spark.sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show();
// +---+------+---+------+
// |key| value|key| value|
// +---+------+---+------+
// | 2| val_2| 2| val_2|
// | 2| val_2| 2| val_2|
// | 4| val_4| 4| val_4|
// ...
// only showing top 20 rows
* 如果使用eclipse运行上述代码的话需要添加spark-hive的jars，下面是maven的配置：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive_2.11 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
否则的话会遇到下面错误：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Unable to instantiate SparkSession with Hive support because Hive classes are not found.
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.enableHiveSupport(SparkSession.scala:815)
at JavaSparkHiveExample.main(JavaSparkHiveExample.java:17)
4.1 与不同版本Hive Metastore的交互
Spark SQL对Hive的支持其中一个最重要的部分是与Hive metastore的交互，使得Spark SQL可以访问Hive表的元数据。从Spark 1.4.0版本开始，Spark SQL使用下面的配置可以用于查询不同版本的Hive metastores。需要注意的是，本质上Spark SQL会使用编译后的Hive 1.2.1版本的那些类来用于内部操作(serdes、UDFs、UDAFs等等)。
5. JDBC To Other Databases
Spark SQL也支持使用JDBC访问其他数据库。该功能建议使用JdbcRDD，因为返回的结果是DataFrame，它们在Spark SQL里或者与其它数据源连接的时候更容易处理。JDBC数据源因为不需要用户提供ClassTag，所以在Java或Python里更容易使用(注意，这里说的JDBC和Spark SQL里面的JDBC server是不同的，后者允许其它应用使用Spark SQL去执行查询)。
在使用之前需要在Spark的classpath里面添加指定数据库的JDBC驱动。例如要从Spark Shell连接Postgres数据库需要执行以下命令：
bin/spark-shell --driver-class-path postgresql-9.4.1207.jar --jars postgresql-9.4.1207.jar
远程数据库的表可以通过使用数据源的API加载为DataFrame或者Spark SQL临时视图。用户可以在数据源的选项里指定JDBC连接的属性，例如用于登录数据库的用户名和密码。除了用于连接的属性之外，Spark也支持以下区分大小写的选项：
// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
// Loading data from a JDBC source
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
.option("dbtable", "schema.tablename")
.option("user", "username")
.option("password", "password")
.load();
Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");
Dataset<Row> jdbcDF2 = spark.read()
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);
// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
.option("dbtable", "schema.tablename")
.option("user", "username")
.option("password", "password")
.save();
jdbcDF2.write()
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);
6. 两个问题及解决方法
在客户端的session和所有executors中的启动类加载器必须能够加载相应的JDBC驱动类。这是因为Java的DriverManager类会执行安全检查，当打开一个连接的时候，忽略那些不能被启动类加载器加载的JDBC驱动类。其中一种方便的方法是修改所有工作节点的compute_classpath.sh，把需要的驱动jars包含进来
某些数据库，例如H2，会把所有的名字转换为大写，因此在Spark SQL里面使用时也需要使用大写 * 参考Spark SQL官方链接：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#data-sources
TO BE CONTINUED...O(∩_∩)O
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