spark读取hive源码是怎么样实现的

Apache Spark 通过 HiveContext 来读取 Hive 中的数据，而 HiveContext 是 Spark SQL 中的一个类，它提供了对 Hive 的支持。下面是 Spark 读取 Hive 源码的大致实现过程：

1. 在 Spark 中创建 HiveContext 对象

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

2. 使用 HiveContext 对象来查询 Hive 中的数据

val data = hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table")

3. HiveContext 会自动通过 Hive 的元数据来获取表结构信息，然后将其转换为 Spark SQL 中的 SchemaRDD，最终可以通过 Spark SQL 的 API 进行数据分析和处理。

4. 在 Spark 中读取 Hive 表的数据时，HiveContext 会自动将 Hive 表的数据转换为 Spark 中的 RDD，然后进行分布式计算。

总的来说，Spark 通过 HiveContext 实现了对 Hive 的无缝支持，使得用户可以在 Spark 中方便地读取和处理 Hive 中的数据。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

spark-sql执行源码解读

Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，它提供了用于处理结构化数据的 API。Spark SQL 的执行源码解读主要包括以下几个方面：

1. 解析器（Parser）：Spark SQL 使用开源项目 ANTLR 生成的解析器来将 SQL 语句解析为抽象语法树（AST）。该解析器支持 ANSI SQL 标准，可以将 SQL 语句转换为内部的逻辑计划。

2. 优化器（Optimizer）：Spark SQL 使用 Catalyst 优化器来对 AST 进行一系列的优化操作。其中包括常量折叠、谓词下推、投影下推等优化规则。通过这些优化规则，Spark SQL 可以将逻辑计划转换为更高效的物理计划。

3. 物理计划生成（Physical Plan Generation）：一旦逻辑计划优化完成，Spark SQL 就会根据数据的存储格式和分布式计算模型生成物理计划。这个过程包括将逻辑计划转换为数据流图、选择最优的执行策略（如 Shuffle 与 Broadcast Join）等。

4. 执行引擎（Execution Engine）：Spark SQL 的执行引擎负责将物理计划转换为可执行的任务，并在集群上执行这些任务。Spark SQL 支持两种执行模式：本地模式和集群模式。在本地模式下，Spark SQL 会在单个节点上执行任务；而在集群模式下，Spark SQL 会将任务分布到多个节点上进行并行计算。

5. 数据存取（Data Access）：Spark SQL 支持多种数据源的读取和写入操作。它可以直接读取 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的数据，还可以通过适配器支持其他数据存储系统，如 Apache Hive、Apache HBase、MySQL 等。

总的来说，Spark SQL 的执行源码解读涵盖了解析器、优化器、物理计划生成、执行引擎以及数据存取等方面的内容。通过深入了解这些内容，可以更好地理解 Spark SQL 的内部工作原理，并对其进行二次开发和优化。