IDEA Windows下SPARK连接Hive

一、本地Windows环境配置

本地构建HADOOP客户端

• 将大数据平台的HAODOP环境打包拿到本地环境来：

#压缩整个HADOOP的目录之后解压至windows目录下
tar -zcvf hadoop.tar.gz hadoop260/ 

• Windows下HADOOP运行环境文件下载

下载地址：https://github.com/cdarlint/winutils；

下载对应版本的winutils至本地，之后将解压的全部文件替换至本地$HADOOP_HOME/bin目录下；


将hadoop.dll 和 winutils.exe 拷贝至 C:\Windows\System32 下；

• 配置Windows环境变量

我的电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量

# 系统变量添加 HADOOP_HOME
    # 变量名：HADOOP_HOME
    # 变量值：D:\hadoop260
# 系统变量添加 HADOOP_USER_NAME
    # 变量名：HADOOP_USER_NAME
    # 变量值：root	#这里仅供参考也可以用大数据环境的其他用户,e.g. hdfs/hive;
# 系统变量 CLASS_PATH 添加
    # 变量值末尾添加：%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe;
# 系统变量 Path 添加	
	# 变量值添加：%HADOOP_HOME%\bin & %HADOOP_HOME%\lib

PS:以上全部完成后，重启主机

二、IDEA项目配置

1. POM配置

注意这里要和本地的 scala 版本一致，这里统一是 2.12

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.38</version>
</dependency>

2. 资源文件配置

resource目录下添加 HADOOP及hive的配置文件

$HADOOP_HOME/etc/hadop目录下的：

• hdfs-site.xml
• yarn-site.xml
• core-site.xml

$HIVE_HOME/conf目录下的：

• hive-site.xml

另外贴下log4j.properties的配置，有需要的可以配置下：

## 控制台输出配置
log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.Console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.Console.layout.ConversionPattern=%d [%t] %-5p [%c] - %m%n

# 文件输出配置
log4j.appender.A = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.A.File = D:/log.txt #指定日志输出路径
log4j.appender.A.Append = true
log4j.appender.A.Threshold = DEBUG
log4j.appender.A.layout = org.apache.log4j.PatternLayout #使用自定义日志格式化器
log4j.appender.A.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n #指定日志的输出格式
log4j.appender.A.encoding=UTF-8 #指定日志的文件编码

# 指定日志的输出级别与输出端
log4j.rootLogger=WARN,Console

3. 测试验证

• 新建一个object

object App {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建SparkConf
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("")
 	//创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .config(sparkConf)
      .config("HADOOP_USER_NAME","root")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    //测试连接hive
    spark.sql("show databases").show()
  }
}

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