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我一直在尝试使用sqlContext.read.format("jdbc").options(driver="org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
将Hive表插入Spark,但没有成功。我已经完成研究并阅读以下内容:
How to connect to remote hive server from spark
Spark 1.5.1 not working with hive jdbc 1.2.0
http://belablotski.blogspot.in/2016/01/access-hive-tables-from-spark-using.html
我使用了最新的Hortonworks Sandbox 2.6,并在那里向社区提出了同样的问题:
https://community.hortonworks.com/questions/156828/pyspark-jdbc-py4jjavaerror-calling-o95load-javasql.html?childToView=156936#answer-156936
我想通过pyspark
做的非常简单:
df = sqlContext.read.format("jdbc").options(driver="org.apache.hive.jdbc.HiveDriver", url="jdbc:hive2://localhost:10016/default", dbtable="sample_07",user="maria_dev", password="maria_dev").load()
17/12/30 19:55:14 INFO HiveConnection: Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://localhost:10016/default
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark-client/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 139, in load
return self._df(self._jreader.load())
File "/usr/hdp/current/spark-client/python/lib/py4j-0.9-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 813, in __call__
File "/usr/hdp/current/spark-client/python/pyspark/sql/utils.py", line 45, in deco
return f(*a, **kw)
File "/usr/hdp/current/spark-client/python/lib/py4j-0.9-src.zip/py4j/protocol.py", line 308, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o119.load.
: java.sql.SQLException: Method not supported
at org.apache.hive.jdbc.HiveResultSetMetaData.isSigned(HiveResultSetMetaData.java:143)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD$.resolveTable(JDBCRDD.scala:136)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRelation.<init>(JDBCRelation.scala:91)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DefaultSource.createRelation(DefaultSource.scala:57)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.ResolvedDataSource$.apply(ResolvedDataSource.scala:158)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:119)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:231)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:381)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:259)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:133)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:209)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10016/default maria_dev maria_dev
Connecting to jdbc:hive2://localhost:10016/default
Connected to: Spark SQL (version 2.1.1.2.6.1.0-129)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1000.2.6.1.0-129)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://localhost:10016/default> select * from sample_07 limit 2;
+----------+-------------------------+------------+---------+--+
| code | description | total_emp | salary |
+----------+-------------------------+------------+---------+--+
| 00-0000 | All Occupations | 134354250 | 40690 |
| 11-0000 | Management occupations | 6003930 | 96150 |
+----------+-------------------------+------------+---------+--+
spark = SparkSession.Builder().appName("testapp").enableHiveSupport().getOrCreate()
spark.sql("select * from default.sample_07").collect()
sqlContext.read.format("jdbc").options(driver="org.postgresql.Driver")
java.sql.{DriverManager, Connection, Statement, ResultSet}
创建JDBC Connection作为客户端,以连接到Spark。但这基本上会将所有数据放入内存,然后手动重新创建Dataframe。
SparkSession.Builder()
?我的用例是我需要处理细粒度的安全性。
最佳答案
我不确定我是否正确理解了您的问题,但是据我所知,您将需要将一个 hive 表放入数据帧,因为您无需具有JDBC连接,在示例链接中,它们是尝试连接到其他数据库(RDBMS),而不是Hive。
请参阅以下方法,使用配置单元上下文可以将表放入数据框。
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("APPName")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val hive_df = hiveContext.sql("select * from schema.table").first()
//other way
// val hive_df= hiveContext.table ("SchemaName.TableName")
//Below will print the first line
df.first()
//count on dataframe
df.count()
}
val oracle_data = sqlContext.load("jdbc", Map("url" -> "jdbc:oracle:thin:username/password//hostname:2134/databaseName", "dbtable" -> "Your query tmp", "driver" -> "oracle.jdbc.driver.OracleDriver"));
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