spark3编译hive12
⑴ Sparksql同步Hbase数据到Hive表
spark 2.3.0
hive 3.0.0
hbase 2.0.0
常规操作 hbase数据同步到hive是蚂搭通过再hive端建立hbase的映射表。
但是由于集群组件问题，建立的枣物笑映射表不能进行
insert into A select * from hbase映射表
操作。报错！
org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Can't get the location for replica 0
at org.apache.hadoop.hbase.client..getRegionLocations(.java:332)
spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF
通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
hadoop本地环境版本一定要与依赖包版本保持一直，不然报如下错误
java.lang.IllegalArgumentException: Unrecognized Hadoop major version number: 3.1.1
hbase 1.X与2.X有很大差距，所以再看案例参考是一定要结合自己的hbase版本。
笔者程序编译中遇到
Cannot Resolve symbol TableInputFormat HBase找不到TableInputFormat
因为：新版本2.1.X版本的HBASE又把maprece.TableInputFormat单独抽取出来了
需要导入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-maprece</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
一定要把hbase相关凳含的包都cp 到spark的jars文件下面。然后重启spark服务。
不然你会遇到此类错误
Class org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe not found
或者
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration
这些都是缺少jar包的表现。
⑵ sparkSQL用jdbc连接hive和用元数据连接hive的区别，各自优缺点
spark on hive : 是spark 通过spark-sql 使用hive 语句操作hive ,底层运行的还是 spark rdd.
*（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息
* （2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据
* （3）接下来就可以通过spark sql来操作hive表中的数据
hive on spark: 是hive 等的执行引擎变成spark , 不再是maprece. 相对于上一项,这个要实现责麻烦很多, 必须重新编译你的spark. 和导入jar包,
⑶ 源码级解读如何解决Spark-sql读取hive分区表执行效率低问题
问题描述
在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
解决办法
1、自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，通过以下方式创建SparkSession。
2、自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，将规则类追加至Optimizer.batches: Seq[Batch]中，如下。
规则内容实现
1、CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；
2、通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。在sql解析过程中将谓词解析为TreeNode，此处采用递归的方式获取分区谓词。
3、判断是否是分区表，且是否添加分区字段。
4、实现Rule的apply方法
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