编写spark代码 实现mysql写入hive
时间: 2023-09-17 19:06:15 浏览: 142
### 回答1:
可以的,以下是实现MySQL写入Hive的Spark代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object MySQLToHive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MySQLToHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://mysql_host:3306/database_name")
.option("dbtable", "table_name")
.option("user", "mysql_user")
.option("password", "mysql_password")
.load()
jdbcDF.write.mode("overwrite").insertInto("hive_table_name")
spark.stop()
}
}
```
其中,需要替换以下参数:
- `mysql_host`: MySQL主机名或IP地址
- `database_name`: 数据库名
- `table_name`: MySQL表名
- `mysql_user`: MySQL用户名
- `mysql_password`: MySQL密码
- `hive_table_name`: Hive表名
此代码将从MySQL表中读取数据,并将其写入Hive表中。需要注意的是,Spark需要有权限访问MySQL和Hive,因此需要进行相应的配置。
### 回答2:
要实现将MySQL数据写入Hive,可以使用Spark编写代码来完成。以下是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object MySQLToHive {
def main(args: Array[String]) {
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MySQLToHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
// 建立MySQL连接
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
val jdbcUsername = "username"
val jdbcPassword = "password"
// 读取MySQL数据
val mysqlDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "table_name")
.option("user", jdbcUsername)
.option("password", jdbcPassword)
.load()
// 将MySQL数据保存到Hive表
mysqlDF.write
.mode("overwrite")
.saveAsTable("hive_table_name")
// 关闭SparkSession
spark.stop()
}
}
```
上述代码使用SparkSession和JDBC驱动程序建立了与MySQL数据库的连接,然后通过`spark.read.format("jdbc")`从MySQL数据库中读取数据。接着,使用`mysqlDF.write.saveAsTable("hive_table_name")`将数据保存到Hive表中。
要注意的是,需要替换代码中的`localhost:3306`、`database_name`、`username`、`password`、`table_name`、`hive_table_name`等参数为实际的值。另外,代码中使用的表在Hive中要事先存在,否则需要手动创建。同时需要确保系统上已经安装了与MySQL和Hive对应版本的连接驱动程序。
### 回答3:
编写Spark代码实现MySQL写入Hive可以采用以下步骤:
1. 导入所需的Spark SQL和Hive相关库:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
```
2. 创建SparkSession对象,启动Spark应用程序:
```python
spark = SparkSession.builder.appName("MySQL to Hive").enableHiveSupport().getOrCreate()
```
3. 从MySQL数据库读取数据到Spark DataFrame:
```python
mysql_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/db_name") \
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \
.option("dbtable", "table_name") \
.option("user", "username") \
.option("password", "password") \
.load()
```
其中,`localhost:3306`是MySQL数据库的主机名和端口号,`db_name`是要读取的数据库名称,`table_name`是要读取的表名,`username`和`password`是MySQL的登录信息。
4. 将数据写入Hive表:
```python
mysql_df.write.mode("overwrite").saveAsTable("hive_table_name")
```
在这里,`hive_table_name`是要写入数据的Hive表名。
5. 关闭Spark应用程序的SparkSession对象:
```python
spark.stop()
```
以上代码将从MySQL数据库中读取数据,并将数据写入Hive表中。