Spark连接Hive，进行Hive数据表的读写操作

迈不过友情╰ 2022-11-03 00:44 285阅读 0赞

# 基础环境 #

1.  [Hadoop安装-1][Hadoop_-1]，[hadoop安装-2][hadoop_-2]
2.  [spark安装][spark]
3.  [Hive安装][Hive]

# 配置 #

1.  将Hive的conf目录下的**hive-site-xml**文件拷贝到spark的conf目录下；
2.  将Hive中的mysql驱动包（mysql-connector-java-8.0.22.jar，根据自己mysql的版本进行选择）也拷贝到spark的jars目录下；

# spark-shell #

当完成了上面的步骤之后，在spaek-shell中，就可以访问hive了。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    
    val warehouseLocation = "spark-warehouse"
    
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark Hive Example")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    
    import spark.implicits._
    import spark.sql
    
    // 到这里，你就可以随意读取Hive了
    // test是hive中的表名
    df = sql("select * from test") // 返回spaek的DataFrame
    df.show() 
    
    // 这里可以用sql语句，对Hive中的数据表进行任何的读写操作
    sql(".....")

**当然，这是在集群中的任意一个节点服务器中执行。  
因此，你也可以使用spark-submit的方式。**  
最后，spark访问hive为什么这么简单呢？基本不需要什么复杂的配置？  
这是因为hive的元数据实际还是存放在hdfs，所以，你的hadoop和spark集群配置才是关键工作，spark访问的根头还是hdfs。

# 错误规避 #

一、 **Unable to instantiate SparkSession with Hive support because Hive classes are not found：**

**这个就是需要把spark-hive相关的包加到项目中。**

坑人的是maven仓库官网中对spark-hive的引用是这样：

libraryDependencies += “org.apache.spark” %% “spark-hive” % “2.4.4” % “provided”  
但是实际上，应该写成libraryDependencies += “org.apache.spark” %% “spark-hive” % “2.4.4”

二、**Hive Schema version xxx does not match metastore’s schema version xxx Metastore is not upgraded or corrupt**

解决方案：

1.登陆mysql，修改hive metastore版本：  
进入mysql：mysql -uroot -p （123456）

use hive;
    select * from version;
    update VERSION set SCHEMA_VERSION='2.1.1' where  VER_ID=1;

2.简单粗暴：在hvie-site.xml中关闭版本验证

<property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>

三、**Attempt to invoke the “HikariCP” plugin to create a ConnectionPool gave an error : The connection pool plugin of type “HikariCP” was not found in the CLASSPATH!**

修改hive的数据库连接方式：

<property>
      <name>datanucleus.connectionPoolingType</name>
      <value>dbcp</value>
      <description>
      	Expects one of [bonecp, dbcp, hikaricp, none].
      	Specify connection pool library for datanucleus
      </description>
    </property>

[Hadoop_-1]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/90679022
[hadoop_-2]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/97507613
[spark]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/97510887
[Hive]: https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/113871248