怎么通过spark sql访问 hive中的表

可以通过以下步骤来通过Spark SQL访问Hive中的表：

1. 确保你的Spark集群已经启用了对Hive的支持。

2. 在Spark shell或Spark应用程序中，创建一个HiveContext对象：

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

3. 然后，你可以使用Spark SQL的API来查询Hive表。例如，下面的代码将从Hive表中选择所有的行：

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

注意，"my_table"是你在Hive中创建的表的名称，而不是文件路径或表的目录。

4. 如果需要，你可以通过`hiveContext.table`方法来获取一个DataFrame对象，该对象表示Hive表中的数据：

   val df = hiveContext.table("my_table")

然后，你可以使用DataFrame的API来处理Hive表中的数据。

需要注意的是，访问Hive表需要在Spark配置中设置正确的Hive Metastore URI。如果你使用的是默认的本地Hive Metastore，则无需进行任何更改。但如果你的Hive Metastore在远程服务器上，则需要在Spark配置中指定正确的URI。

相关问题

spark sql访问hive表数据

Spark SQL可以通过HiveContext来访问Hive表数据。HiveContext是Spark SQL中的一个特殊的上下文，它可以让Spark SQL与Hive集成，从而可以访问Hive中的数据。使用HiveContext，可以通过Spark SQL语句来查询Hive表数据，并将结果保存到Spark RDD中进行进一步的处理。同时，HiveContext还支持使用HiveQL语言来查询Hive表数据。

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()