Spark读取Hive数据源

1.把hive-site.xml放到resources下并导入必要的依赖

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ReadHive extends App {

  System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hdfs")

  val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName(s"${ReadHive.getClass.getSimpleName}")
    .master("local[*]")
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

  spark.sql("use yyt_db_bi")

  spark.sql("select count(1) from ws_gl_account_d").show()

  spark.stop()

}

2.需要的依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>

    </dependencies>

    <build>
        <plugins>

            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <configuration>
                    <recompileMode>incremental</recompileMode>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>

    </build>

注意:在windows中如果没有配置hadoop的会报错需要hadoop.dll(放在System32下)文件和一个winutils的文件并设置好环境变量。

HADOOP_HOME=C:\Program Files\hadoop

在Path后面加上;%HADOOP_HOME%\bin

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