spark on hive运行参数
时间: 2023-08-09 08:07:01 浏览: 218
Spark on Hive运行参数包括:
1. spark.sql.hive.metastore.version:指定Hive Metastore的版本。默认为2.3.0。
2. spark.sql.hive.metastore.jars:指定Hive Metastore所需的JAR包路径。
3. spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes:指定与Hive Metastore共享的类路径前缀。
4. spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes.whitelist:指定在共享类路径前缀中允许的类名白名单。
5. spark.sql.hive.metastore.barrierPrefixes:指定禁止与Hive Metastore共享的类前缀。
6. spark.sql.hive.metastore.partitionPruning:启用或禁用Hive分区剪枝。
7. spark.sql.hive.convertMetastoreParquet:启用或禁用Hive元数据中的Parquet文件转换。
8. spark.sql.hive.convertMetastoreOrc:启用或禁用Hive元数据中的ORC文件转换。
以上是一些常见的Spark on Hive运行参数,可以根据实际需求进行配置。
相关问题
spark on hive配置
对于配置 Spark on Hive,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要安装 Spark 和 Hive,并确保它们都能正常运行。
2. 然后,您需要在 Spark 中配置 Hive 的元数据存储位置。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.warehouse.dir 参数来完成。
3. 接下来,您需要在 Spark 中配置 Hive 的执行引擎。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.hive.execution.engine 参数来完成。
4. 最后,您需要在 Spark 中配置 Hive 的数据源。可以通过在 Spark 的配置文件中设置 spark.sql.sources.default 参数来完成。
以上是 Spark on Hive 的基本配置步骤,您可以根据自己的需求进行相应的调整和优化。
datagrip连接spark on hive
### 如何配置DataGrip连接Spark on Hive
#### 创建JDBC连接
为了使DataGrip能够访问Hive并执行Spark SQL查询,需创建一个基于JDBC的连接。这涉及到设置特定参数来指向Hive Metastore服务的位置。
```sql
-- JDBC URL示例用于连接到Thrift Server
jdbc:hive2://<host>:<port>/<database>;transportMode=http;httpPath=cliservice
```
此URL中的`<host>`应替换为运行HiveServer2实例服务器的实际主机名或IP地址;而`<port>`通常是10000端口除非另有指定[^1]。
#### 添加必要的驱动程序
确保已安装适用于Apache Hive的JDBC驱动程序插件,在DataGrip中可通过插件市场获取。该驱动允许通过标准SQL接口与Hadoop生态系统交互工作。
#### 设置数据源属性
当定义新的数据源时,除了基本的身份验证细节外,还需要提供一些额外的信息:
- **Metastore URI**: `hive.metastore.uris=thrift://node1:9083`
- **Warehouse Directory**: `spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse`
这些配置项告知客户端去哪里寻找元数据存储以及默认仓库目录位置[^3]。
#### 测试连接
完成上述步骤之后,尝试测试新建立的数据源链接是否正常运作。如果一切顺利,则可以在IDE内部开始编写针对分布式文件系统的复杂查询语句了。
#### 编写和执行查询
一旦建立了成功的连接,就可以像对待任何其他关系型数据库那样使用熟悉的SQL语法来进行数据分析任务。例如:
```python
spark = SparkSession.builder \
.appName('spark on hive') \
.master('local[*]') \
.config('spark.sql.shuffle.partitions', 4) \
.config('hive.metastore.uris', 'thrift://node1:9083') \
.config('spark.sql.warehouse.dir', 'hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse') \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()
# 执行简单的SELECT查询并将结果展示出来
spark.sql("select * from pyspark_hive.stu").show()
```
这段Python脚本展示了如何初始化带有Hive支持特性的Spark会话对象,并利用它发出一条读取命令给远端集群上的表结构。
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