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在Inteillj IDEA中使用Spark操作Hive
本文主要是介绍在Inteillj IDEA中使用Spark操作Hive，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
前言：
都知道，小编前面已经简单介绍过在windows下hadoop和hive环境搭建和基本使用。这次的Spark有点突兀，但是也可以先忽略，重要的是先在IDEA中安装bigData插件连接hadoop已经HDFS，而后再简单介绍使用Spark操作Hive。
Big Data Tools安装：
1. 点击File, 选择Settings，再选择Plugins搜索Big Data Tools，最后下载安装。
2. 下载完毕后，底部和右侧栏会多出Hadoop或Big Data Tools的选项。
连接方法：
1. 进入hadoop的sbin目录，start-all启动成功，打开web控制台127.0.0.1:50070(默认)，记住如下标志的节点地址，后面hdfs连接的就是这个。
2. 只要hadoop启动成功后，打开IDEA的hadoop其实就可以正常自动连接了。
3. 或者打开右侧栏的Big Data Tools，添加一个连接，Hadoop。
4. 连接Hdfs。
(1). 点击右侧栏Big Data Tools新增Hdfs。
(2). 重要的就是Authentication type，选择Explicit uri。File system URI填写的就是上面控制台的节点地址。
(3). 连接成功后就可以清晰的看到HDFS的目录，并且可以创建，删除和上传。不过需要对指定路径授权。
Hive操作：
关于操作Hive, 以下基于Maven构建Scala项目。项目创建和Hive就略过了，好像在Kafka一文中介绍过如何新建Maven的Scala，而Hive的产品还是原理介绍网上比较多，以下主要是小编的日志式记录，所以以过程居多，那么就开始了。
1. pom.xml添加如下依赖并安装(其实是我整个文件，不需要的可以根据注释删除)。
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>maven_scala_test</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<name>${project.artifactId}</name>
<description>My wonderfull scala app</description>
<inceptionYear>2015</inceptionYear>
<licenses>
<license>
<name>My License</name>
<url>http://....</url>
<distribution>repo</distribution>
</license>
</licenses>
<properties>
<maven.compiler.source>1.6</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.6</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.11.5</scala.version>
<scala.compat.version>2.11</scala.compat.version>
<spark.version>2.2.0</spark.version>
<hadoop.version>2.6.0</hadoop.version>
<hbase.version>1.2.0</hbase.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<!-- Test -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.11</version><!-- <scope>test</scope>-->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.specs2</groupId>
<artifactId>specs2-core_${scala.compat.version}</artifactId>
<version>2.4.16</version><!-- <scope>test</scope>-->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scalatest</groupId>
<artifactId>scalatest_${scala.compat.version}</artifactId>
<version>2.2.4</version><!-- <scope>test</scope>-->
</dependency>
<!--scala-->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<!-- spark -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
</dependency>
<!-- hadoop -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<!--hbase-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<!--kafka-->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<!-- see http://davidb.github.com/scala-maven-plugin -->
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args><!-- <arg>-make:transitive</arg>-->
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.18.1</version>
<configuration>
<useFile>false</useFile>
<disableXmlReport>true</disableXmlReport>
<!-- If you have classpath issue like NoDefClassError,... -->
<!-- useManifestOnlyJar>false</useManifestOnlyJar -->
<includes>
<include>**/*Test.*</include>
<include>**/*Suite.*</include>
</includes>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build></project>2. 项目的resources新建元数据文件，可以是txt，以空格为列，换行为行，这里对hive表格创建时重要。
在通过HQL创建表格，如何没有指定分列和分行表示，再通过HQL的select查询数据都是NULL，具体可以看下面代码演示。
3. 加载源数据文件，只需要项目根目录以下的路径即可。比如resouces下的hello.txt只需要指定
src/main/resources/hello.txt
4. Hive相关操作的代码。
这里需要注意的是，hive中的Default（默认）数据仓库的最原始位置是在hdfs上的 /user/hive/warehouse，也就是以后在默认下，新建的表都在那个目录下。
而仓库的原始位置是本地的/usr/local/hive/conf/hive-default.xml.template文件里配置
package com.xudongimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject TestSparkHiveHql {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建spark环境
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark Hive HQL")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://rebuildb.xdddsd75.com:9500/user/hive/warehouse")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate(); import spark.implicits._ import spark.sql // 显示HDFS数据库
spark.sql("show databases").show(); // 使用指定数据库
spark.sql("use default"); // 创建表格并约定字段
spark.sql("CREATE TABLE users(id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' LINES TERMINATED BY '\\n' STORED AS TEXTFILE"); // 将本地数据加载到表格
spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'src/main/resources/hello.txt' overwrite into table users"); // 查询表格数据HQL
spark.sql("SELECT * FROM users").show() // 聚合统计表格数据条数HQL
spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM users").show()
}
}5. hdfs简单操作示例。
package com.xudongpackage com.dkl.leanring.spark.hdfs
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileUtil;
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
/**
* 主要目的是打印某个hdfs目录下所有的文件名，包括子目录下的
* 其他的方法只是顺带示例，以便有其它需求可以参照改写
*/
object FilesList {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val path = "hdfs://rebuildb.hhyp75.com:9500/tmp/hive"
println("打印所有的文件名，包括子目录")
listAllFiles(path)
println("打印一级文件名")
listFiles(path)
println("打印一级目录名")
listDirs(path)
println("打印一级文件名和目录名")
listFilesAndDirs(path)
// getAllFiles(path).foreach(println)
// getFiles(path).foreach(println)
// getDirs(path).foreach(println)
}
def getHdfs(path: String) = {
val conf = new Configuration()
FileSystem.get(URI.create(path), conf)
}
def getFilesAndDirs(path: String): Array[Path] = {
val fs = getHdfs(path).listStatus(new Path(path))
FileUtil.stat2Paths(fs)
}
/**************直接打印************/
/**
* 打印所有的文件名，包括子目录
*/
def listAllFiles(path: String) {
val hdfs = getHdfs(path)
val listPath = getFilesAndDirs(path)
listPath.foreach(path => { if (hdfs.getFileStatus(path).isFile())
println(path) else {
listAllFiles(path.toString())
}
})
}
/**
* 打印一级文件名
*/
def listFiles(path: String) {
getFilesAndDirs(path).filter(getHdfs(path).getFileStatus(_).isFile()).foreach(println)
}
/**
* 打印一级目录名
*/
def listDirs(path: String) {
getFilesAndDirs(path).filter(getHdfs(path).getFileStatus(_).isDirectory()).foreach(println)
}
/**
* 打印一级文件名和目录名
*/
def listFilesAndDirs(path: String) {
getFilesAndDirs(path).foreach(println)
}
/**************直接打印************/
/**************返回数组************/
def getAllFiles(path: String): ArrayBuffer[Path] = {
val arr = ArrayBuffer[Path]()
val hdfs = getHdfs(path)
val listPath = getFilesAndDirs(path)
listPath.foreach(path => { if (hdfs.getFileStatus(path).isFile()) {
arr += path
} else {
arr ++= getAllFiles(path.toString())
}
})
arr
}
def getFiles(path: String): Array[Path] = {
getFilesAndDirs(path).filter(getHdfs(path).getFileStatus(_).isFile())
}
def getDirs(path: String): Array[Path] = {
getFilesAndDirs(path).filter(getHdfs(path).getFileStatus(_).isDirectory())
}
/**************返回数组************/
}6. spark的wordCount示例。
package com.xudongimport org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrices, Matrix}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}object TestSparkHdfs {
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("SparkHive").setMaster("local") //可忽略，已经自动创建了
val sc=new SparkContext(conf) //可忽略，已经自动创建了
val textFile = sc.textFile("hdfs://rebuildb.fdfp75.com:9500/tmp/spark/test/workd.txt"); val counts = textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _);
counts.saveAsTextFile("hdfs://rebuildb.fdfd75.com:9500/tmp/spark/test/wordcount/output");
}
}package com.xudongimport org.apache.spark.mllib.linalg.{Matrices, Matrix}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}object WordCountLocal {
def main(args: Array[String]) { /**
* SparkContext 的初始化需要一个SparkConf对象
* SparkConf包含了Spark集群的配置的各种参数
*/
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local") // 启动本地化计算
.setAppName("testRdd") // 设置本程序名称
// Spark程序的编写都是从SparkContext开始的
val sc = new SparkContext(conf) // 以上的语句等价与val sc=new SparkContext("local","testRdd")
val data = sc.textFile("E:\\4work\\27java\\1_1_Movie_Recommend\\maven_scala_test\\src\\main\\resources\\hello.txt") // 读取本地文件
data.flatMap(_.split(" ")) // 下划线是占位符，flatMap是对行操作的方法，对读入的数据进行分割
.map((_, 1)) // 将每一项转换为key-value，数据是key，value是1
.reduceByKey(_ + _) // 将具有相同key的项相加合并成一个
.collect() // 将分布式的RDD返回一个单机的scala array，在这个数组上运用scala的函数操作，并返回结果到驱动程序
.foreach(println) // 循环打印
}
}
这篇关于在Inteillj IDEA中使用Spark操作Hive的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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