Spark sql操作Hive

这里说的是最简便的方法，通过Spark sql直接操作hive。前提是hive-site.xml等配置文件已经在Spark集群配置好。

 val logger = LoggerFactory.getLogger(SevsSpark4.getClass)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val sparkconf = new SparkConf().setAppName("sevs_spark4")
      .set("HADOOP_USER_NAME", getProp("hbase.hadoop.username"))
      .set("HADOOP_GROUP_NAME", getProp("hbase.hadoop.groupname"))
        //  .setMaster("local")

       val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("sevs spark sql")
     .config(sparkconf)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // For implicit conversions like converting RDDs to DataFrames
    import spark.implicits._

//读Hive示例    

val df = spark.sql("select field1,field2 from table1")
    df.show(1)
    val count = df.count
    logger.error(s"数据量={} ################",count)

//写hive示例   

 val wf = spark.sql("insert into table1 values ('1','201812')")
    logger.error("ending sql hive#################")
  }

maven依赖如下：

     <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

  <dependency>

         <groupId>org.apache.spark</groupId>

         <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>

         <version>2.1.0</version>

         <scope>provided</scope>

      </dependency>