spark 是读取hive的整张表后再作其余操作的吗

Spark可以直接读取Hive中的表，但是具体的读取方式取决于你使用的Spark版本和你的代码实现。

在Spark 2.x及以上版本中，可以使用SparkSession来读取Hive表，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
df = spark.sql("select * from my_hive_table")

在这个例子中，我们使用了SparkSession来创建Spark应用程序，并启用了对Hive的支持。之后，我们使用`spark.sql()`方法来执行Hive查询，获取DataFrame。

需要注意的是，在使用Spark读取Hive表时，Spark并不是直接读取整张表然后再进行操作的，而是将表分成多个分区（partition）进行并行处理。这些分区可以根据Hive表的分区信息来自动创建，也可以手动指定。分区的数量和大小会影响Spark的性能，因此需要根据实际情况进行调整和测试。

相关问题

sparkshell 操作hive表_Spark记录-Spark-Shell客户端操作读取Hive数据

可以使用Spark Shell客户端操作读取Hive数据。以下是一些常用的操作：

1. 启动Spark Shell

在终端中输入以下命令启动Spark Shell：

$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client

2. 导入Spark SQL和Hive支持

在Spark Shell中输入以下命令导入Spark SQL和Hive支持：

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
scala> val hiveContext = new HiveContext(sc)

3. 查询Hive表

在Spark Shell中输入以下命令查询Hive表：

scala> val df = hiveContext.sql("SELECT * FROM <database>.<table>")
scala> df.show()

其中，<database>和<table>分别是Hive表所在的数据库和表名。

4. 将Hive表转换为Spark DataFrame

在Spark Shell中输入以下命令将Hive表转换为Spark DataFrame：

scala> val df = hiveContext.table("<database>.<table>")
scala> df.show()

5. 保存DataFrame到Hive表

在Spark Shell中输入以下命令将DataFrame保存到Hive表：

scala> df.write.mode("overwrite").saveAsTable("<database>.<table>")

其中，mode("overwrite")表示如果Hive表已经存在，则覆盖原有表，saveAsTable("<database>.<table>")表示将数据保存到指定的Hive表中。

希望这些操作可以帮助您在Spark Shell中操作Hive表。

spark sql 读取hive外部表

1. 首先需要在Hive中创建一个外部表。外部表是指数据存储在磁盘上，而不是Hive的默认存储位置（HDFS）中。

   CREATE EXTERNAL TABLE external_table (
     col1 string,
     col2 int,
     col3 double
   )
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS TERMINATED BY ','
   LOCATION '/path/to/data';

2. 然后在Spark中创建一个SparkSession对象，并使用该对象创建一个DataFrame。

   val spark = SparkSession.builder()
     .appName("Spark Hive External Table")
     .enableHiveSupport()
     .getOrCreate()

   val df = spark.sql("SELECT * FROM external_table")

3. 可以使用DataFrame API或Spark SQL来处理数据。

   df.show()
   df.printSchema()

   df.select("col1").show()
   df.filter($"col2" > 10).show()

   df.createOrReplaceTempView("temp_table")
   spark.sql("SELECT AVG(col2) FROM temp_table").show()

4. 最后，记得关闭SparkSession对象。

   spark.stop()