文章目录
- 1、服务启动
- 2、修改配置
- 3、验证
- 4、开发环境编写代码操作hive
1、服务启动
# 启动hdfs和yarn
start-all.sh
# 日志服务也需要启动一下
mapred --daemon start historyserver
# 启动spark的日志服务
/opt/installs/spark/sbin/start-history-server.sh
#启动hive的metastore服务
h-server start metastore
2、修改配置
cd /opt/installs/spark/conf
# 新增：hive-site.xml
vi hive-site.xml
# 在这个文件中，编写如下配置：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://bigdata01:9083</value></property>
</configuration># 接着将该文件进行分发：
xsync.sh hive-site.xml
xsync是一个自己编写的shell脚本，脚本编写详情链接：
大数据集群搭建以及使用过程中几个实用的shell脚本
3、验证
linux黑窗口进入spark：
/opt/installs/spark/bin/pyspark --master local[2]
进入后，通过内置对象spark，查询hive数据库或者表：
spark.sql("show databases").show()
spark.sql("select * from mydb01.student").show()
4、开发环境编写代码操作hive
其中环境需要修改成自己的路径：
import os
import refrom pyspark.sql import SparkSessionif __name__ == '__main__':# 配置环境os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:/devs/javajdk/jdk8'# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/learn_tools/hadoop-3.3.1'# 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/learn_apps/anaconda/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'D:/learn_apps/anaconda/python.exe'os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root'spark = SparkSession \.builder \.appName("HiveAPP") \.master("local[2]") \.config("spark.sql.warehouse.dir", 'hdfs://node01:9820/user/hive/warehouse') \.config('hive.metastore.uris', 'thrift://node01:9083') \.config("spark.sql.shuffle.partitions", 2) \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()# 查询所有数学课程成绩大于语文课程成绩的学生学号resultDf = spark.sql("""select * from mydb01.t1""")resultDf.show()spark.stop()
