创建具有 Hive 支持的 PySpark 会话 - Python

在 PySpark 中，我们可以使用 Hive 作为数据仓库。Hive 可以将结构化的数据映射到 Hadoop MapReduce 上，提供了类似于 SQL 的查询语言—— HQL。

在本教程中，我们将学习如何创建具有 Hive 支持的 PySpark 会话。

步骤 1: 安装 PySpark 和 Hive

首先，我们需要在我们的系统上安装 PySpark 和 Hive。

您可以按照以下步骤安装：

1. 安装 Java 8 或更高版本
2. 下载并安装 Apache Hadoop
3. 下载并解压 Apache PySpark
4. 下载并解压 Apache Hive
5. 配置 Hadoop 和 Hive

安装详情请参考 这个链接。

步骤 2：建立 PySpark 和 Hive 连接

在 PySpark 中，我们使用 pyspark.sql 模块来建立和管理连接。

from pyspark.sql import SparkSession

# 建立 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark Hive example") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

在上述代码中，我们使用 SparkSession.builder 创建一个 SparkSession，并使用 enableHiveSupport() 方法启用了 Hive 支持。我们还配置了 spark.sql.warehouse.dir 属性以指定 Hive 的数据路径。

步骤 3：使用 Hive 数据库

现在，我们已经建立了与 Hive 的连接，我们可以开始使用 Hive 数据库。我们可以使用 spark.sql() 方法来执行 HQL 查询。

以下是一个简单的示例：

# 创建一个名为 'employee' 的表
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee (employee_id INT, employee_name STRING, employee_age INT, employee_salary DOUBLE) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','")

# 查看存储的表
spark.sql("SHOW TABLES").show()

# 插入数据
spark.sql("INSERT INTO TABLE employee VALUES (1, 'John Doe', 28, 2500)")
spark.sql("INSERT INTO TABLE employee VALUES (2, 'Jane Doe', 24, 2000)")
spark.sql("INSERT INTO TABLE employee VALUES (3, 'Alice Smith', 35, 3500)")

# 查询数据
result = spark.sql("SELECT * FROM employee")
result.show()

在上述示例中，我们首先创建了一个名为 employee 的表，并插入了三条记录。最后，我们使用 SELECT 语句检索了整个表。

总结

这就是关于如何在 PySpark 中创建具有 Hive 支持的会话的教程。现在你可以开始使用 Hive 数据库，执行 HQL 查询，并在 PySpark 中进行数据处理了。