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
  }

}

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