PySpark - 读取递归 Hive 表



我有一个Hive表,它在HDFS中有多个子目录,如下所示:

/hdfs_dir/my_table_dir/my_table_sub_dir1
/hdfs_dir/my_table_dir/my_table_sub_dir2
...

通常,我在运行 Hive 脚本之前设置以下参数:

set hive.input.dir.recursive=true;
set hive.mapred.supports.subdirectories=true;
set hive.supports.subdirectories=true;
set mapred.input.dir.recursive=true;
select * from my_db.my_table;

我正在尝试使用 PySpark 做同样的事情,

conf = (SparkConf().setAppName("My App")
        ...
        .set("hive.input.dir.recursive", "true")
        .set("hive.mapred.supports.subdirectories", "true")
        .set("hive.supports.subdirectories", "true")
        .set("mapred.input.dir.recursive", "true"))
sc = SparkContext(conf = conf)
sqlContext = HiveContext(sc)
my_table = sqlContext.sql("select * from my_db.my_table")

并最终出现如下错误:

java.io.IOException: Not a file: hdfs://hdfs_dir/my_table_dir/my_table_sub_dir1

Spark 中读取带有子目录的 Hive 表的正确方法是什么?

我发现这些值前面必须有 spark,如下所示:

.set("spark.hive.mapred.supports.subdirectories","true")
.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive","true")

在执行查询之前,请尝试通过 ctx.sql() 设置它们:

sqlContext.sql("SET hive.mapred.supports.subdirectories=true")
sqlContext.sql("SET mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true")
my_table = sqlContext.sql("select * from my_db.my_table")

尝试通过SpakSession设置它们以执行查询:

sparkSession = (SparkSession
                        .builder
                        .appName('USS - Unified Scheme of Sells')
                        .config("hive.metastore.uris", "thrift://probighhwm001:9083", conf=SparkConf())
                        .config("hive.input.dir.recursive", "true")
                        .config("hive.mapred.supports.subdirectories", "true")
                        .config("hive.supports.subdirectories", "true")
                        .config("mapred.input.dir.recursive", "true")
                        .enableHiveSupport()
                        .getOrCreate()
                        )

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