1、读Hive表数据
pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：
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from pyspark.sql import HiveContext,SparkSession
_SPARK_HOST = "spark://spark-master:7077"
_APP_NAME = "test"
spark_session = SparkSession.builder.master(_SPARK_HOST).appName(_APP_NAME).getOrCreate()
hive_context= HiveContext(spark_session )
# 生成查询的SQL语句，这个跟hive的查询语句一样，所以也可以加where等条件语句
hive_database = "database1"
hive_table = "test"
hive_read = "select * from {}.{}".format(hive_database, hive_table)
# 通过SQL语句在hive中查询的数据直接是dataframe的形式
read_df = hive_context.sql(hive_read)
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2 、将数据写入hive表
pyspark写hive表有两种方式：
（1）通过SQL语句生成表
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from pyspark.sql import SparkSession, HiveContext
_SPARK_HOST = "spark://spark-master:7077"
_APP_NAME = "test"
spark = SparkSession.builder.master(_SPARK_HOST).appName(_APP_NAME).getOrCreate()
data = [
(1,"3","145"),
(1,"4","146"),
(1,"5","25"),
(1,"6","26"),
(2,"32","32"),
(2,"8","134"),
(2,"8","134"),
(2,"9","137")
]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', "test_id", 'camera_id'])
# method one，default是默认数据库的名字，write_test 是要写到default中数据表的名字
df.registerTempTable('test_hive')
sqlContext.sql("create table default.write_test select * from test_hive")
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（2）saveastable的方式
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# method two
# "overwrite"是重写表的模式，如果表存在，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表
# mode("append")是在原有表的基础上进行添加数据
df.write.format("hive").mode("overwrite").saveAsTable('default.write_test')
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tips：
spark用上面几种方式读写hive时，需要在提交任务时加上相应的配置,不然会报错：
spark-submit --conf spark.sql.catalogImplementation=hive test.py
补充知识：PySpark基于SHC框架读取HBase数据并转成DataFrame
一、首先需要将HBase目录lib下的jar包以及SHC的jar包复制到所有节点的Spark目录lib下
二、修改spark-defaults.conf 在spark.driver.extraClassPath和spark.executor.extraClassPath把上述jar包所在路径加进去
三、重启集群
四、代码
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#/usr/bin/python
#-*- coding:utf-8 –*-
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext,SparkSession
from pyspark.sql.types import Row,StringType,StructField,StringType,IntegerType
from pyspark.sql.dataframe import DataFrame
sc = SparkContext(appName="pyspark_hbase")
sql_sc = SQLContext(sc)
dep = "org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase"
#定义schema
catalog = """{
"table":{"namespace":"default", "name":"teacher"},
"rowkey":"key",
"columns":{
"id":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
"name":{"cf":"teacherInfo", "col":"name", "type":"string"},
"age":{"cf":"teacherInfo", "col":"age", "type":"string"},
"gender":{"cf":"teacherInfo", "col":"gender","type":"string"},
"cat":{"cf":"teacherInfo", "col":"cat","type":"string"},
"tag":{"cf":"teacherInfo", "col":"tag", "type":"string"},
"level":{"cf":"teacherInfo", "col":"level","type":"string"} }
}"""
df = sql_sc.read.options(catalog = catalog).format(dep).load()
print ('***************************************************************')
print ('***************************************************************')
print ('***************************************************************')
df.show()
print ('***************************************************************')
print ('***************************************************************')
print ('***************************************************************')
sc.stop()
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五、解释
数据来源参考请本人之前的文章，在此不做赘述
schema定义参考如图：
六、结果
以上这篇在python中使用pyspark读写Hive数据操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/93426353