1 Spark SQL CLI
回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？
方式一：交互式命令行（CLI）
1.bin/hive，编写SQL语句及DDL语句
方式二：启动服务HiveServer2（Hive ThriftServer2)
1.将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库，启动一个服务)，端口为10000
2.1)、交互式命令行，bin/beeline，CDH 版本HIVE建议使用此种方式，CLI方式过时
3.2）、JDBC/ODBC方式，类似MySQL中JDBC/ODBC方式
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）
都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
SparkSQL提供spark-sql命令，类似Hive中bin/hive命令，专门编写SQL分析，启动命令如下：
SPARK_HOME=/export/server/spark ${SPARK_HOME}/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions=4
编写SQL执行，截图如下：
此种方式，目前企业使用较少，主要使用下面所述ThriftServer服务，通过Beeline连接执行SQL。
2 ThriftServer JDBC/ODBC Server
Spark Thrift Server将Spark Applicaiton当做一个服务运行，提供Beeline客户端和JDBC方式访问，与Hive中HiveServer2服务一样的。此种方式必须掌握：在企业中使用PySpark和SQL分析数据，尤其针对数据分析行业。
Spark Thrift JDBC/ODBC server 依赖于HiveServer2服务（依赖JAR包），所有要想使用此功能，在编译Spark源码时，支持Hive Thrift。
注意：启动Spark Thrift JDBC/ODBC Server时，不需要HiveServer2服务。
在$SPARK_HOME目录下的sbin目录，有相关的服务启动命令:
SPARK_HOME=/export/server/spark $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh \ --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \ --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1.oldlu.cn \ --master local[2]
监控WEB UI界面：
2.1 beeline 客户端
SparkSQL类似Hive提供beeline客户端命令行连接ThriftServer，启动命令如下：
/export/server/spark/bin/beeline Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000 Connecting to jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000 Enter username for jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000: root Enter password for jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000: ****
编写SQL语句执行分析：
在实际大数据分析项目中，使用SparkSQL时，往往启动一个ThriftServer服务，分配较多资源
（Executor数目和内存、CPU），不同的用户启动beeline客户端连接，编写SQL语句分析数据。
2.2 JDBC/ODBC 客户端
SparkSQL中提供类似JDBC/ODBC方式，连接Spark ThriftServer服务，执行SQL语句，首先添
加Maven依赖库：
<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive-thriftserver_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency>
参考文档： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC
范例演示：采用JDBC方式读取Hive中db_hive.emp表的数据。
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet} /** * SparkSQL 启动ThriftServer服务，通过JDBC方式访问数据分析查询 * i). 通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii). 通过Java JDBC的方式，必须通过HTTP传输协议发送thrift RPC消息，Thrift JDBC/ODBC server必须通过上面命 * 令启动HTTP模式 */ object SparkThriftJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 定义相关实例对象，未进行初始化 var conn: Connection = null var pstmt: PreparedStatement = null var rs: ResultSet = null try { // TODO： a. 加载驱动类 Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver") // TODO: b. 获取连接Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000/db_hive", "root", "123456" ) // TODO: c. 构建查询语句 val sqlStr: String = """ |select e.ename, e.sal, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno """.stripMargin pstmt = conn.prepareStatement(sqlStr) // TODO: d. 执行查询，获取结果 rs = pstmt.executeQuery() // 打印查询结果 while (rs.next()) { println(s"empno = ${rs.getInt(1)}, ename = ${rs.getString(2)}, sal = ${ rs.getDouble(3 ) }, dname = ${rs.getString(4)}") } } catch { case e: Exception => e.printStackTrace() } finally { if (null != rs) rs.close() if (null != pstmt) pstmt.close() if (null != conn) conn.close() } } }
