pyspark连接hive，运行sql时,stage进度条不动

可能是由于Spark任务没有被提交或正在等待资源，导致进度条没有更新。您可以尝试以下解决方法：

1. 检查Spark任务状态：您可以在YARN或Spark UI上检查任务状态，确认任务是否已经提交和分配资源。

2. 检查Hive元数据：如果您的SQL查询涉及到Hive元数据，可能会导致任务等待元数据加载。您可以检查Hive的元数据状态，并尝试刷新元数据。

3. 检查代理用户：如果您正在使用代理用户来连接Hive，可能会导致任务等待代理用户的权限验证。您可以检查代理用户的权限，或者尝试直接使用Hive用户连接。

4. 检查查询计划：如果您的SQL查询逻辑复杂或者数据量较大，可能会导致查询计划生成时间较长。您可以尝试优化查询逻辑或者增加资源来缩短生成计划的时间。

相关问题

pyspark 连接hive

要使用pyspark连接hive，首先需要确保你已经安装了Spark和Hive，并且已经配置好了相关的环境。在安装好的环境中，你可以按照以下步骤进行pyspark连接hive的操作：

1. 确定pyspark的安装路径，通常情况下，pyspark应在anaconda目录下。你可以通过以下命令来查看具体使用的pyspark目录：

su - jupyter1
ps xf

2. 检查pyspark目录下是否存在jars和conf目录，如果不存在，可以手动创建这两个目录。

3. 将hive-site.xml文件放入conf文件夹下，并将spark目录中的mysql-connector-java-5.1.47.jar文件放入jars文件夹下。这些文件是用于配置连接hive所需的必要文件。

4. 在Jupyter hub中，重启自己的服务，以使配置生效。

5. 重启完成后，你可以通过以下代码进行测试连接是否成功：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession实例
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL Hive integration example").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 连接hive，并显示default目录下的表
spark.sql("show tables").show()

通过以上步骤，你可以使用pyspark成功连接到hive，并对hive中的数据进行操作。请注意，以上代码中的地址和端口号需要根据你的实际配置进行相应的修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

pyspark连接hive

要在PySpark中连接到Hive，需要进行以下步骤：

1. 安装PySpark

首先，需要安装PySpark，可以通过pip安装。在终端中运行以下命令：

pip install pyspark

2. 配置Hadoop和Hive

要连接到Hive，需要在PySpark中配置Hadoop和Hive。需要将以下配置添加到spark-defaults.conf文件中：

spark.sql.catalogImplementation=hive
spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<namenode>:<port>/user/hive/warehouse

其中，<namenode>和<port>应替换为Hadoop集群的名称节点和端口号。

3. 启动PySpark

可以在终端中启动PySpark：

pyspark

4. 连接到Hive

在PySpark中连接到Hive，需要使用HiveContext。可以使用以下代码创建HiveContext：

from pyspark.sql import HiveContext

hive_context = HiveContext(sc)

其中，sc是SparkContext对象。

5. 运行Hive查询

一旦连接到Hive，就可以运行Hive查询。可以使用以下代码运行查询：

query = "SELECT * FROM <table>"
result = hive_context.sql(query)

其中，<table>应替换为要查询的表的名称。查询的结果将存储在result变量中，可以通过以下代码访问结果：

result.show()