Conectarse a Hive con el controlador jdbc en Spark.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 13, 2023 at 8:27 am

   Posibles soluciones:

   1. Problema de inferencia de esquema

   Es posible que los encabezados de columna en el resultado indiquen que Spark no puede inferir correctamente el esquema desde la conexión JDBC a Hive. Puede intentar establecer explícitamente el esquema para el DataFrame especificando los nombres de columna y tipos en un objeto StructType o utilizando la opción inferSchema con un DataFrame de ejemplo:

   from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
   
   schema = StructType([
       StructField("col1", StringType()),
       StructField("col2", StringType()),
       StructField("col3", StringType())
   ])
   
   df = spark.read.format('jdbc') \
                .option('url', 'jdbc:hive2://{host}:{port}/{database}') \
                .option('driver', 'org.apache.hive.jdbc.HiveDriver') \
                .option('user', username) \
                .option('password', password) \
                .option('dbtable', 'test_table') \
                .option('fetchsize', 10000) \
                .option('batchsize', 10000) \
                .option('numPartitions', 8) \
                .option('partitionColumn', 'partition_col') \
                .option('lowerBound', 0) \
                .option('upperBound', 1000000) \
                .option('inferSchema', True) \
                .schema(schema) \
                .load()
   
   df.show()
   

   1. Problema de compatibilidad de tipos de datos

   También es posible que los tipos de datos en su tabla remota de Hive no sean compatibles con los tipos predeterminados utilizados por Spark, lo que resulta en resultados inesperados. Puede intentar convertir explícitamente las columnas a los tipos correctos en la consulta SQL o utilizando el método .cast() en el DataFrame:

   from pyspark.sql.functions import col
   
   df = spark.read.format('jdbc') \
                .option('url', 'jdbc:hive2://{host}:{port}/{database}') \
                .option('driver', 'org.apache.hive.jdbc.HiveDriver') \
                .option('user', username) \
                .option('password', password) \
                .option('dbtable', 'test_table') \
                .load()
   
   df = df.select(col('int_column').cast('integer'),
                  col('float_column').cast('float'),
                  col('str_column').cast('string'))
   
   df.show()
   

   1. Problema de muestreo de datos

   Si los datos en la tabla remota de Hive son demasiado grandes o complejos para cargar completamente en Spark, es posible que necesite muestrear los datos usando una consulta SQL que limite el número de filas. Puede utilizar el método .option() para especificar la consulta SQL:

   df = spark.read.format('jdbc') \
                .option('url', 'jdbc:hive2://{host}:{port}/{database}') \
                .option('driver', 'org.apache.hive.jdbc.HiveDriver') \
                .option('user', username) \
                .option('password', password) \
                .option('query', 'SELECT * FROM test_table LIMIT 10000') \
                .load()
   
   df.show()
   

   1. Problema de versión no compatible

   Finalmente, es posible que la versión del controlador JDBC que esté utilizando no sea compatible con Spark. Puede intentar actualizar o cambiar la versión del controlador JDBC o la de Spark hasta que encuentre una combinación compatible. Alternativamente, puede utilizar otros métodos para transferir los datos de Hive remoto a Hive local, como Sqoop, Apache Nifi o scripts personalizados.

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