scala - Spark JDBC 与 HIVE - Scala

Question

我在 HIVE 中有一个示例表 (stuends1)，我想使用 JDBC 从 Spark 连接它(因为 Hive 在 AWS 中，而不是在同一个集群中)。我只是尝试使用以下代码

def main(args: Array[String]): Unit = {
//Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").newInstance()
val conf = new SparkConf().setAppName("SOME APP NAME").setMaster("local[*]")

val sc = new SparkContext(conf)


val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark Hive Example")
  .getOrCreate()

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:hive2://34.223.237.55:10000")
  .option("dbtable", "students1")
  .option("user", "hduser")
  .option("password", "hadoop")
  //.option("driver", "org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver")
  .load()

println("able to connect------------------")

jdbcDF.show

jdbcDF.printSchema()

jdbcDF.createOrReplaceTempView("std")



val sqlDF = spark.sql("select * from std")

println("Start println-----")
spark.sqlContext.sql("select * from std").collect().foreach(println)
println("end println-----")
sqlDF.show(false)
}

我尝试了多种方法，但始终只显示带有列名的表结构。喜欢...

+--------------+-------------+-------------+
|students1.name|students1.age|students1.gpa|
+--------------+-------------+-------------+
+--------------+-------------+-------------+

但不是数据，但在尝试使用本地 SQL 查询使用 dbeaver 时能够获取数据。从 spark 来看，jdbcDF.printSchema() 也显示了正确的模式，所以我想连接没有问题。

我将 spark 2.1.1 与 HIVE 1.2.1 一起使用。我的 sbt.build 文件是这样的....

libraryDependencies ++= Seq(

"log4j"  %   "log4j"  % "1.2.17",
"org.apache.spark" % "spark-core_2.11"                        % "2.1.1" ,
"org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10"             % "1.6.2",
"org.apache.spark" % "spark-hivecontext-compatibility_2.10"   % "2.0.0-preview",
"org.apache.spark" % "spark-sql_2.11"                         % "2.1.1" ,
"org.apache.spark" % "spark-hive_2.10"                        % "2.1.1",
"org.apache.hive"  % "hive-jdbc"                              % "1.2.1"

)

谁能告诉我为什么我没有得到 show() 的任何输出。提前致谢...

Answer 1

请提及fetchsize属性，它会解决没有数据的问题。

fetchsize - JDBC 提取大小，它确定每次往返要提取多少行。这有助于为具有低提取大小的 JDBC 驱动程序(例如，具有 10 行的 Oracle)获得一些性能。此选项仅适用于阅读。

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:hive2://34.223.237.55:10000")
  .option("dbtable", "students1")
  .option("user", "hduser")
  .option("password", "hadoop")
  .option("fetchsize", "20")
  .load()