spark streaming 读取hive

spark streaming可以通过HiveContext来读取Hive表的数据。在使用Spark Streaming读取Hive表之前，你需要在代码中创建一个HiveContext对象，并使用该对象来执行SQL查询操作。你可以使用HiveContext的`sql`方法来执行对Hive表的查询操作。在查询语句中，你可以使用标准的HiveQL语法来编写你的查询条件和过滤条件。在执行查询之后，你可以通过调用`DataFrame`的`show`或`collect`方法来查看查询结果或将结果收集到一个数组中。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Scala代码积累之spark streaming kafka 数据存入到hive源码实例](https://download.csdn.net/download/qq_26803795/10264870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Sparkstreaming读取Kafka消息经过spark处理写入hive表](https://blog.csdn.net/wutian713/article/details/99539853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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