之前我们都是使用Jdbc的形式连接到Hive或者Spark的服务操作数据.这次我们使用spark-submit命令来提交Jar的形式来操作数据.故此不需要启动Thrift JDBC/ODBC server服务cuiyaonan2000@163.com
参考资料:
- Quick Start - Spark 3.2.1 Documentation --- 整体搭建信息
- Hive Tables - Spark 3.2.1 Documentation ---Hive 相关
官网有Java的示例,同时也是使用Maven构建的在我们下载好的Spark包中就有源代码.
Maven的依赖信息,注意红色字体,同时根据我们在搭建Spark集群的时候都是需要依赖Scala包的.所以这里也不例外.只是官方实例没有写出来而已,大家要自己摸索cuiyaonan2000@163.com
时代在发展历史在进步,我们代码里只需要引入这一个jar.通过它的引用我可以看到,相关的引用都被该Jar引入了,不需要我们在引用很多Jar就能直接使用SparkJar(cuiyaonan2000@163.com)
同时也包含了scala的依赖
代码如下:
/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0 * (the "License"); you may not use this file except in compliance with * the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */ package cui.yao.nan.config; // $example on:spark_hive$ import java.io.File; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Encoders; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; // $example off:spark_hive$ public class JavaSparkHiveExample { // $example on:spark_hive$ public static class Record implements Serializable { private int key; private String value; public int getKey() { return key; } public void setKey(int key) { this.key = key; } public String getValue() { return value; } public void setValue(String value) { this.value = value; } } // $example off:spark_hive$ public static void main(String[] args) { // $example on:spark_hive$ // warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables String warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath(); SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark Hive Example") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate(); spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive"); spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src"); // Queries are expressed in HiveQL spark.sql("SELECT * FROM src").show(); // +---+-------+ // |key| value| // +---+-------+ // |238|val_238| // | 86| val_86| // |311|val_311| // ... // Aggregation queries are also supported. spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show(); // +--------+ // |count(1)| // +--------+ // | 500 | // +--------+ // The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions. DatasetsqlDF = spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key"); // The items in DataFrames are of type Row, which lets you to access each column by ordinal. DatasetstringsDS = sqlDF.map( (MapFunction) row -> "Key: " + row.get(0) + ", Value: " + row.get(1), Encoders.STRING()); stringsDS.show(); // +--------------------+ // | value| // +--------------------+ // |Key: 0, Value: val_0| // |Key: 0, Value: val_0| // |Key: 0, Value: val_0| // ... // You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession. Listrecords = new ArrayList<>(); for (int key = 1; key < 100; key++) { Record record = new Record(); record.setKey(key); record.setValue("val_" + key); records.add(record); } DatasetrecordsDF = spark.createDataFrame(records, Record.class); recordsDF.createOrReplaceTempView("records"); // Queries can then join DataFrames data with data stored in Hive. spark.sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show(); // +---+------+---+------+ // |key| value|key| value| // +---+------+---+------+ // | 2| val_2| 2| val_2| // | 2| val_2| 2| val_2| // | 4| val_4| 4| val_4| // ... // $example off:spark_hive$ spark.stop(); } }Spark任务启动方式
现在随着Spark版本的更迭,网上会有很多种的启动方式.但是我们可以从最新的官网上看到Spark的主启动程序是由SparkSession 来启动的.但是很多网上的代码由于Spark版本原因使用的是老的对象启动的.同时博主没有更新博客所以会引起困扰,所以这里顺便说明下cuiyaonan2000@163.com
SparkContext- 它可以帮助执行Spark任务,并与资源管理器(如YARN 或Mesos)进行协调。
- 使用SparkContext,可以访问其他上下文,比如SQLContext和HiveContext。
- 使用SparkContext,我们可以为Spark作业设置配置参数。
如果还没有SparkContext,可以先创建一个SparkConf。
//set up the spark configuration val sparkConf = new SparkConf().setAppName("hirw").setMaster("yarn") //get SparkContext using the SparkConf val sc = new SparkContext(sparkConf)SQLContext
SQLContext是通往SparkSQL的入口。下面是如何使用SparkContext创建SQLContext。
// sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)HiveContext
HiveContext是通往hive入口。 HiveContext集成了SQLContext的所有功能,并且进行了扩展.这意味着它支持SQLContext支持的功能以及更多(Hive特定的功能)
public class HiveContext extends SQLContext implements Logging
同理也是通过sc(sparkcontext)创建
// sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)SparkSession
它使开发人员可以轻松地使用它,这样我们就不用担心不同的上下文, 并简化了对不同上下文的访问。通过访问SparkSession,我们可以自动访问SparkContext。
下面是如何创建一个SparkSession
val spark = SparkSession .builder() .appName("hirw-hive-test") .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate()总结
通过spark-submit jar的形式提交的任务,其实也是需要启动Spark web UI的(这个直接连接spark thriftserver 其实更好,没有必要提交了cuiyaonan2000@163.com),查看日志可以看到 当任务结束的时候需要依次关掉SparkContext和thriftserver.