CSDN|秋名山老司机从上车到翻车的悲痛经历，带你深刻了解什么是 Spark on Hive！| 原力计划( 二 )

SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它，并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse ，所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录。
hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息
core-site.xml 安全相关的配置
hdfs-site.xml HDFS 相关的配置
我们进入到shell窗口,执行以下命令。
将hive目录下的hive-site.xml拷贝至spark安装目录下：
cp /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /export/servers/spark/conf将hadoop安装目录下的core-site.xml和 hdfs-site.xml拷贝至spark安装目录下
cp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/spark/confcp /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/spark/conf提示：使用IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可。
飙车
先完成如下所示的代码，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作。
使用SparkSQL操作Hive表：
import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject HiveSupport {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建sparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("HiveSupport").master("local[*]").config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse").config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083").enableHiveSupport//开启hive语法的支持.getOrCreate//创建表spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")//加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'in/person.txt' INTO TABLE person")spark.stop}}在运行程序之前，先让我们进入到hive的shell窗口，查看一下当前默认数据库default有哪些表：
hive (default)> show tables;OKtab_namestudenttechertecher2Time taken: 0.738 seconds, Fetched: 3 row(s)hive (default)>然后右键运行，当IDEA控制台打印以下结果，说明我们的程序运行成功了。

本文插图

再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表：

本文插图

翻车
正当博主终于长舒了一口气，准备拿出82年珍藏的雷碧小酢一杯的时候，电脑可能是馋哭了，直接蓝屏警告。
【CSDN|秋名山老司机从上车到翻车的悲痛经历，带你深刻了解什么是 Spark on Hive！| 原力计划】

本文插图

好了，不说了，说多了都是泪，本次的分享就到这里，身为蒟蒻本蒻的我去抢救电脑了，或许喂Ta喝点也不至于罢工是吧￣へ￣
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