spark sql对hive中数据进行处理和存储

首先创建一个scala工程叫做myhctest

因为运行会产生很多日志信息 着你喔导入一个叫log4j的文件进行消除

然后创建以下几个类和特质

 首先SaveTrait

trait SaveTrait {
  def dfSave(indf:Dataframe, ctx:SparkSession, tableName:String):Unit
}
//构建方法 indf是传入的dataframe也就是传入你hive中的表 
//因为spark sql是用的sparkSession中的所以后续要书写一个sparksession类
// tablenname也就是你要重新保存的表名称

 hivesaveimpl

trait HiveSaveImpl extends SaveTrait {
  override def dfSave(indf: Dataframe, ctx:SparkSession, tableName: String): Unit = {
    indf.createOrReplaceTempView("hctest")//创建一个临时视图
    ctx.sql("insert overwrite table "+tableName+" select * from hctest")
  }

}

 mysqlsaveimpl

trait MySqlSaveImpl extends SaveTrait {
  override def dfSave(indf: Dataframe, ctx:SparkSession, tableName:String)= {
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user","root")
    prop.setProperty("password","root")
    prop.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
    indf.write.mode(SaveMode.Overwrite)
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.80.181:3306/mydemo"
          ,tableName,prop)
  }
}
dataframe 连接mysql 如果只连接hive的话这个可以不写

 datasave

class DataSave {
  st:SaveTrait=>

  def save(indf:Dataframe,ctx:SparkSession,tableName:String) ={
    st.dfSave(indf,ctx,tableName)
  }
}
//构建方法 indf是传入的dataframe也就是传入你hive中的表 
//因为spark sql是用的sparkSession中的所以后续要书写一个sparksession类
// tablenname也就是你要重新保存的表名称

test

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]")
      .appName("test")
      .config("hive.metastore.uris","thirft://192.168.80.181:9083")
      .enableHiveSupport().getOrCreate()
    val df = spark.createDataframe(Seq((1, "zs"), (2, "ls")))
      .toDF("id", "name")
//    (new DataSave() with MySqlSaveImpl).dfSave(df,spark,"demo")
    (new DataSave() with HiveSaveImpl)
      .dfSave(df,spark,"mydemo.demo")
  }
}

这里可以简单的测试一下

数据处理 （未完结）