pyspark连接hive需要把mysql驱动放入spark的jars目录下吗

不是必须把MySQL驱动放入Spark的jars目录下，但是为了能够在Spark中连接到MySQL，需要确保MySQL JDBC驱动程序在Spark的classpath中。你可以通过以下两种方式来实现：

1. 将MySQL JDBC驱动程序复制到Spark的jars目录下。默认情况下，Spark会自动加载该目录下的所有JAR文件。

2. 在启动Spark时使用--jars选项指定MySQL JDBC驱动程序的路径，例如：

`spark-shell --jars /path/to/mysql-connector-java.jar`

无论哪种方式，都应该确保MySQL JDBC驱动程序在Spark的classpath中。这样，你就可以在Spark中连接到MySQL了。

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

在使用PySpark连接Hive之前，需要确保已经安装好了Spark和Hive，并且已经配置好了它们之间的连接。

步骤如下：

1. 首先启动PySpark：

pyspark

2. 在Python交互式环境中，导入必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession

3. 创建SparkSession实例，并指定Hive为数据源：

spark = SparkSession.builder \
    .appName('MyApp') \
    .config('spark.driver.extraClassPath', '/path/to/hive_jars/*') \
    .config('spark.sql.warehouse.dir', '/path/to/warehouse_dir/') \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

其中，`.config('spark.driver.extraClassPath', '/path/to/hive_jars/*')`指定Hive Jars的路径，`.config('spark.sql.warehouse.dir', '/path/to/warehouse_dir/')`指定Hive的默认数据仓库路径。

4. 现在就可以使用Spark连接Hive了：

df = spark.sql('SELECT * FROM my_table')
df.show()

注意，本例中的`my_table`是已经存在于Hive中的表。如果需要在Spark中创建Hive表，可以使用以下代码：

df.write.mode('overwrite').saveAsTable('my_table')

其中，`mode('overwrite')`表示如果表已存在就覆盖原数据，`saveAsTable('my_table')`表示将DataFrame保存为Hive表`my_table`。