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大数据单机学习环境搭建(10)Pycharm中操作spark和hive

1.环境准备

需要提前准备Hadoop、Hive、Spark和Anaconda，以及Pycharm连接Linux的Anaconda环境，具体见本人如下相关文章。
Hadoop本地单节点安装
Linux使用yum安装Mysql
Hive单节点安装和启用
Spark单节点安装与pyspark使用
Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接
另外，还可以看Azkaban调用，执行定时任务，包括python、hive、spark都可以执行，具体见下方文章。
Azkaban单机部署
Azkaban的简单使用

2.Pycharm连接Hive

1. 必须关闭防火墙systemctl stop firewalld 和 开启 hiveserver2 /opt/hive/bin/hiveserver2，因为连接的本质是 jdbc:hive2://自己的ip:10000，暂时不理解的话直接操作就行，不影响使用
   
2. 可以从"文件-设置"找到数据库，也可以通过侧边栏找到，具体如图
   
3. Hive数据库连接，碰到要安装驱动就点击安装，最后测试连接显示如图即完成
   
4. 添加查询控制台即可如图执行MR查看数据，不再赘述，但是MR太慢了，关于HQL优化见另一篇文章 Hive优化实现
   
   至此，通过pycharm可以方便的查看和操作Hive了

3.Pycharm执行py脚本

先解决Pycharm执行sparksql时碰到的问题
错误：JAVA_HOME is not set ，执行下方命令即可解决

# /etc/environment中加入JAVA_HOME变量即可
vim /etc/environment
JAVA_HOME=/opt/jdk # 换成自己的jdk路径

3.1SparkSql操作数据的方式

SparkSql的两种操作数据的方式(DSL和SQL)
1.SQL方式
Spark单节点安装与pyspark使用 3.Spark使用中的脚本就是纯粹的SQL方式

举个简单例子，完整代码会再后面给出，别着急

sql_result = """select * from tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d where dt=current_date();"""

spark.sql(sql_result).show(5)

2.DSL方式

sql_result = """select * from tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d where dt=current_date();"""

result = spark.sql(sql_result)
# where
result.where(result.cust_id == 'LH01787').show()
# count
result_ct = result.count()
print(result_ct)

返回结果如图，有where过滤后show的结果，有count后print的结果

3.2一个完整的pyspark脚本

这个可以接上 Spark单节点安装与pyspark使用 的内容继续执行，如果没有按照上述文件建a_d的表，请先执行上述文件，然后进行s_d表的操作，因为s_d表采用orc格式的文件，不支持load方法，只能insert，如果对Hive建表不了解可以看本人另一篇文章 Hive建表DDL详解。

这个脚本包括删表、建表、删分区、建分区、插入数据、查询数据，DSL和SQL的混合使用。内容简单不再赘述

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
    访问类报表创建
"""
from pyspark.sql import SparkSession
import datetime

spark = SparkSession.builder \
    .appName('learn') \
    .master("local[*]") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://自己的ip:8020/user/hive/warehouse") \
    .config("hive.metastore.uris", "thrift://自己的ip:9083") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 删表
sql_drop_table = """drop table if exists tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d;"""
spark.sql(sql_drop_table)

# 建表
sql_create_table = """
        CREATE TABLE tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d(
            cust_id string comment '客户号' ,
            vip_name string	comment '会员名称'
            ) 
        COMMENT '结果表' 
        PARTITIONED BY (dt string )
        ROW FORMAT SERDE
        'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
        STORED AS INPUTFORMAT
        'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
        OUTPUTFORMAT
        'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
        ;
    """
spark.sql(sql_create_table)

# 分区格式yyyy-MM-dd,当前日期yyyyMMdd格式
cur_dt = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
cur_dt_simple = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')

# 查询
sql = """
    insert overwrite table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d partition (dt='{}')
    (select * from tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d
    )
;
""".format(cur_dt)

# 删除分区
sql_drop_partition = """alter table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d drop if exists partition (dt='{}');""".format(
    cur_dt)
spark.sql(sql_drop_partition)

# 增加分区
sql_add_partition = """alter table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d add partition (dt='{}');""".format(
    cur_dt)
spark.sql(sql_add_partition)

# 插入select数据
spark.sql(sql)

# 查询数据插入结果
sql_result = """select * from tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_s_d where dt=current_date();"""

# spark.sql(sql_result).show()

result = spark.sql(sql_result)
result.where(result.cust_id == 'LH01787').show()
result_ct = result.count()
print(result_ct)

print('OK')

spark.stop()

至此，Pycharm可以正常操作Spark，相较Hive默认的的MR引擎Spark有极为明显的优势，具体比较后续会有使用原理的内容更新，到这里大数据环境搭建的专题就基本完成了。

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