spark将数据存入hive

Spark支持将数据存入Hive。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过SQL语言进行数据查询和分析。以下是将Spark中的DataFrame或RDD存入Hive的步骤：

1. 创建一个HiveContext对象

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

2. 将数据转换为DataFrame

val data = Seq((1, "John"), (2, "Jane"), (3, "Mary")).toDF("id", "name")

3. 将数据存入Hive表

hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (id INT, name STRING)")
data.write.mode("append").insertInto("my_table")

此处使用了`insertInto`方法，将数据插入到已经存在的`my_table`表中。如果需要覆盖原有数据，可以使用`overwrite`模式。

注意事项：

1. 需要在Spark的classpath中添加Hive JAR包
2. 需要在Spark配置文件中设置Hive Metastore的地址
3. Hive表的schema需要和DataFrame或RDD的schema匹配

相关问题

spark将已经pandas读取出来的dataframe数据存入hive

在将 Pandas DataFrame 存储到 Hive 中之前，需要先将其转换为 Spark DataFrame。可以使用 PySpark 的 SQLContext 或 SparkSession 对象创建 Spark DataFrame。假设已经创建了一个名为 `pandas_df` 的 Pandas DataFrame，然后可以执行以下步骤将其存储到 Hive 中：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession, SQLContext

2. 创建 SparkSession 对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("pandas_to_hive") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

其中，`appName` 是应用程序名称，`config` 指定了 Hive 数据仓库的路径，`enableHiveSupport` 用于启用 Hive 支持。

3. 将 Pandas DataFrame 转换为 Spark DataFrame：

spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

4. 将 Spark DataFrame 存储到 Hive 中：

spark_df.write \
    .mode("overwrite") \
    .saveAsTable("database_name.table_name")

其中，`mode` 指定了写入模式，`saveAsTable` 将数据写入到指定的表中，如果表不存在，则会自动创建。

完整示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession, SQLContext
import pandas as pd

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("pandas_to_hive") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 读取 Pandas DataFrame
pandas_df = pd.read_csv("path/to/csv/file.csv")

# 将 Pandas DataFrame 转换为 Spark DataFrame
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

# 将 Spark DataFrame 存储到 Hive 中
spark_df.write \
    .mode("overwrite") \
    .saveAsTable("database_name.table_name")

请根据实际情况修改代码中的参数和路径。

sparksql读取数据存入hive

要将SparkSQL读取的数据存入Hive，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经正确安装了Java、Hadoop、Spark、MySQL和Hive。这样才能顺利进行数据读取和存储的操作。

2. 使用SparkSQL的API连接到MySQL数据库，并将MySQL中的数据加载到Spark的DataFrame或Dataset中。可以使用以下代码实现连接和加载的过程：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSQL Read MySQL Data")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

val mysqlDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", "mysql_username")
  .option("password", "mysql_password")
  .load()

在上述代码中，需要替换`database_name`、`table_name`、`mysql_username`和`mysql_password`为实际的MySQL数据库信息。

3. 将MySQL中的数据转化为临时表，并注册为临时视图。使用以下代码将DataFrame或Dataset注册为临时视图：

val tmpTableName = "tmp_table"
mysqlDF.createOrReplaceTempView(tmpTableName)

在上述代码中，将DataFrame或Dataset注册为名为`tmp_table`的临时视图。

4. 接下来，将临时视图中的数据写入Hive表中。使用以下代码将数据写入Hive表：

val hiveTableName = "hive_table"
spark.sql(s"INSERT INTO TABLE $hiveTableName SELECT * FROM $tmpTableName")

在上述代码中，将临时视图`tmp_table`中的数据插入到名为`hive_table`的Hive表中。

请注意，以上代码只是示例代码，实际操作中需要根据具体情况进行修改和调整。确保MySQL和Hive的连接信息正确，并且临时表和Hive表的名称与实际情况一致。

这样，就可以通过SparkSQL读取MySQL中的数据，并将数据存入Hive表中了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sparksql连接mysql，hive](https://download.csdn.net/download/py4Ho123/85265696)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SparkSql实现Mysql到hive的数据流动](https://blog.csdn.net/weixin_28697603/article/details/113229660)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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