在目前企業級 spark大資料開發中,大多數情況下都是採用hive來作為資料倉儲的。spark提供了對hive的支援,
spark通過hivecontext可以直接操作hive中的資料。基於hivecontext,、我們可以使用sql/hql兩種方式來編寫sql語句
對hive進行操作,包括:建立表、刪除表、往表中匯入資料、以及對錶中的資料進行crud(増、刪、改、查)操作。
下面就開始動手實戰。
注意如果沒有將hive的hive-site.xml拷貝到spark的conf中，通過spark sql並不能顯示hive中通過hive建立的資料庫，
hadoop下的core-site.xml和hdfs-site.xml也拷貝過來。
本案例使用 scala 語言開發,在spak中使用hive資料庫,通過 hivecontext使用join基於hive中的兩張表(人員資訊表、人員分數表)
進行關聯,查詢大於90分的人的姓名、分數、年齡。演示了對hive的常用操作(例如刪除表、新建表、載入表資料、儲存表資料)
然後打包遞交到 spark集群中執行。具體實現如下:
1.準備資料
在hdfs檔案的對應目錄下,上傳兩個檔案（當然也可以放在本地。）: people.txt和 peoplescores.txt,peo，pleple.txt檔案
是人員資訊表,包括人員姓名和年齡，資訊; peoplescores.txt是人員分數表,包括人員姓名和分數資訊。
上傳資料檔案：
scala**實現：
更新中。。。。
SparkSQL操作Hive資料來源
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