本篇教程探讨了大数据技术全面解读 SparkSQL（二）结合hive，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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一、SparkSQL结合hive

　　1.首先通过官网查看与hive匹配的版本

　　　　

 

　　　　这里可以看到是1.2.1

　　2.与hive结合

　　spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。

　　3.hive安装与配置

　　　　略，之前已经安装

 　　4.spark配置

　　　　将hive配置文件拷贝给spark：

cp $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/

　　　　// 这里记得配置一下SPARK_HOME等！

　　　　将MySQL驱动拷贝给spark：

cp $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.42.jar $SPARK_HOME/lib/

　　　　// hive不是分布式的，只有一台机器

　　　　启动发现频繁报错，找到解决办法：https://www.cns.com/bianqi/p/7244036.html

2. 在$SPARK_HOME/conf/目录中，修改spark-env.sh，添加
    export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-0.13.1-bin

  注:切记SPARK_CLASSPATH这一行必须的配置:（否则报错）
    export SPARK_CLASSPATH=$HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.15-bin.jar:$SPARK_CLASSPATH

　　也就是在spark-env.sh中添加如下配置：

export HIVE_HOME=/home/hadoop/apps/hive-1.2.1
export SPARK_CLASSPATH=$HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.42.jar:$SPARK_CLASSPATH


　　　5.启动

　　　　可以以spark-shell的方式启动，然后通过sqlContext.sql等方式执行

　　　　也可以直接启动spark-sql，更简单直接    

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