测试在hadoop集群中使用spark执行jar包抽取mysql 数据到hive中的代码并在hive-shell中执行结果 用java maevn编写

在Hadoop集群中使用Spark执行JAR包，并从MySQL数据库抽取数据到Hive中，通常涉及以下几个步骤。首先，你需要创建一个Java项目并使用Maven管理依赖。以下是简化的步骤： 1. **设置环境**： - 添加Maven的`<dependencies>`部分到`pom.xml`，例如：添加Spark和Hive的依赖。 ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.x.y</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>3.x.y</version> </dependency> <!-- 如果需要连接MySQL，还需添加 --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.x.y</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>3.x.y</version> </dependency> </dependencies> ``` 2. **编写Java代码**： - 创建一个SparkJob类，包含读取MySQL数据和将数据写入Hive的逻辑。这可能涉及到`JDBC`和`HiveContext`的使用。 ```java public class SparkMySQLToHive { private static final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MySQLToHive"); private static final JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection(...); Statement stmt = conn.createStatement()) { // 从MySQL获取数据 ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM your_table"); // 将数据转换成DataFrame DataFrame dataDF = spark.read().format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://your_host:port/your_db") .option("dbtable", "your_table") .option("user", "your_username") .option("password", "your_password") .load(); // 写入Hive dataDF.write() .format("parquet") .mode("overwrite") .saveAsTable("target_hive_table"); } catch (SQLException e) { throw new RuntimeException(e); } } } ``` 3. **打包成JAR**： ``` mvn package ``` 4. **在Hadoop集群上执行**： 使用Hadoop的`distcp`命令将JAR复制到集群上的某个路径，然后通过SSH或YARN提交任务。 ``` hadoop distcp target/your-jar-with-dependencies.jar hdfs://path/to/cluster/jars/ spark-submit --class com.example.SparkMySQLToHive --master yarn-client hdfs://path/to/cluster/jars/your-jar-with-dependencies.jar ``` 5. **验证结果**： 在Hive shell中运行查询检查数据是否已成功导入： ``` SELECT * FROM target_hive_table; ``` 请注意，上述代码片段仅提供了一个基本框架，实际操作中还需要处理异常以及可能的权限和配置问题。此外，记得替换占位符为你的实际MySQL和Hive配置信息。