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>

三节点的Hadoop集群，采用的是，一个节点中作为hive的服务端，一个节点作为hive的客户端，一个节点安装MySQL，现在想要安装hive on spark模式采用的是yarn管理的。那么hive，spark该怎么配置？

在Hadoop集群中将Hive迁移到Spark的YARN模式下，需要对Hive、Spark和YARN进行一些配置。以下是基本步骤：

1. **安装Spark**：
- 首先，在YARN节点上安装Apache Spark并配置环境变量，确保Spark可以与YARN集成。
- 检查YARN的`yarn-site.xml`文件，确认`yarn.app.mapreduce.am.class`设置为`org.apache.spark.yarn_amlauncher.YarnAMLauncher`。

2. **配置Hive on Spark**：
- 更新Hive元数据存储位置：在Hive的`conf/hive-site.xml`文件中，设置`javax.jdo.option.ConnectionURL`指向MySQL数据库，同时配置`javax.jdo.option.ConnectionDriverName`为对应的MySQL驱动名称。
- 在Hive的`conf/hive-env.sh`文件中，增加Spark的Jars到`SPARK_JARS`环境变量，如`export SPARK_JARS=<path_to_spark_jar>`。
- 启动Hive Metastore服务，并在启动脚本中指定Spark作为Metastore的执行引擎，例如通过`hive.metastore.uris`设置为`thrift://<yarn_node>:9083`，其中`<yarn_node>`是YARN节点IP。

3. **修改Spark配置**：
- 在Spark的`conf/spark-defaults.conf`文件中，添加如下内容以启用Hive支持：

     spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<hadoop_namenode>:<port>/warehouse
     spark.sql.hive.metastore.uris=thrift://<yarn_node>:9083

4. **安全性和认证**：
- 如果集群有安全设置，记得配置Hive和Spark的凭据信息，包括Kerberos认证等。

5. **测试与验证**：
- 使用Spark SQL或者其他工具测试连接Hive表，确保可以从YARN节点访问数据和执行查询。