上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone，下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs
我们知道，在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的，但是操作也未免过于繁琐，幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式
一 spark-sql
启动方式也比较简单
如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数，则启动的spark sql 是基于本地文件的，默认为 file:/user/hive/warehouse（这种模式我个人是不大建议的）
/opt/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-sql --master spark://ubuntu1:7800 --driver-cores 1 --driver-java-options "-Dspark.driver.port=4050"
--master 这个是必须的，否则后面执行的sql 都只会在当前一个进程计算，性能非常差，简单测试测试sql 语句倒还行
后面填写spark master 的URL
--driver-cores 这个参数是指定运行是CPU的最大核数
--driver-java-options 这个是启动sparak sql 服务时，需要添加的jvm 参数， spark.driver.port 是指定一个端口，具体什么用途，我还不是非常了解，望告知！
启动的spark sql 基于hdfs 的方法
bin/spark-sql --master spark://ubuntu1:7800 --driver-cores 1 --driver-java-options "-Dspark.driver.port=4050" --hiveconf "hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://ubuntu1:9000/user/hive/warehouse"
--hiveconf 参数是添加加载hive 模块时，需要调整的参数 ， hive.metastore.warehouse 则是通知hive 模块，后面spark sql 的数据都是存储在HDFS 中。其中hdfs://ubuntu1:9000 是HDFS 的URL
注意：
在spark 2.0.1 中，--hiveconf "hive.metastore.warehouse" 参数已经不再生效，用户应该使用
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://HOSTNAME:9000/user/hive/warehouse 命令进行代替
正确登陆spark-sql 后，就能像在hive 中执行那样，直接输入sql 语句即可
测试一下
spark-sql> create table test (id int , name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE ;
向表中导入本地文件
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/test.csv' INTO TABLE test;
向表中导入HDFS 文件
LOAD DATA INPATH 'hdfs://ubuntu1:9000/user/hive/warehouse/test.csv' INTO TABLE test;
两个test.csv 文件都是
1|chen 2|fool
查询
select * from test;
然后它就打一大堆的执行信息，最后它会显示执行成功了。
我个人觉得这个方法还不够赞，因为spark 还提供了另一种更犀利操作sql 的方法
二 thriftserver
由于现在hive 的metastore 并没有使用第三方数据库，所以只能支持一个用户操作元数据，在退出刚才的spark-sql 后，我们启动thriftserver
/opt/test_spark/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/sbin/start-thriftserver.sh --master spark://ubuntu1:7800 --driver-java-options "-Dspark.driver.port=4050" --hiveconf "hive.server2.thrift.port=11000" --hiveconf "hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://ubuntu1:9000/user/hive/warehouse"
参数和上面的相同，我就不再一一解释了，只有
--hiveconf hive.server2.thrift.port=11000 与上面不同，这个参数是指定thriftserver 端口，默认是10000
启动thriftserver 后，我们可以通过netstat 查看端口是否被正常启动了
netstat -nap |grep 11000 netstat -nap |grep 4050
然后我们在登陆 beeline 界面
/opt/test_spark/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/bin/beeline --hiveconf hive.server2.thrift.port=11000 --hiveconf "hive.metastore.warehouse.dir=hdfs://ubuntu1:9000/user/hive/warehouse"
登陆后，我们需要先连接上 thriftserver
!connect jdbc:hive2://localhost:11000
连接后，我们就能自由操作数据了
show tables;
+------------+--------------+
| tableName | isTemporary |
+------------+--------------+
| test | false |
+------------+--------------+
这个是刚才在spark-sql 上建立的表，并且刚才的数据也在，我们利用它来测试一下
select * from test;
+-----+-------+
| id | name |
+-----+-------+
| 1 | chen |
| 2 | fool |
| 1 | chen |
| 2 | fool |
+-----+-------+
输入非常正常，并且操作界面也非常的清爽。
退出这个beeline 界面，命令比较奇怪
!quit
大家也可以通过下面命令获得帮助信息
!help