spark读取kafka写入hive的方法是什么

Spark可以使用Spark Streaming来读取Kafka中的数据，并将数据写入到Hive中。

以下是使用Spark Streaming读取Kafka并将数据写入Hive的方法：

1. 导入必要的库和依赖项：

import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.kafka._ 

2. 创建Spark Streaming上下文和Kafka参数：

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KafkaToHive") val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))  val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092",                       "zookeeper.connect" -> "localhost:2181",                       "group.id" -> "spark-streaming") 

3. 创建DStream来读取Kafka中的数据：

val topics = Set("topic1") val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics) 

4. 处理Kafka中的数据并将其写入Hive：

kafkaStream.foreachRDD { rdd =>   if (!rdd.isEmpty()) {     val hiveContext = new HiveContext(rdd.sparkContext)     import hiveContext.implicits._          val dataFrame = rdd.map(_._2).toDF("value")          dataFrame.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("hive_table")   } } 

在上面的代码中，我们首先创建了一个HiveContext来连接到Hive。然后，我们将RDD中的数据转换为DataFrame，并使用DataFrame的write方法将数据保存到Hive表中。

5. 启动Spark Streaming并等待它完成：

ssc.start() ssc.awaitTermination() 

这将启动Spark Streaming并等待它从Kafka读取数据并将其写入Hive。

请注意，您需要确保在Spark应用程序中正确配置Hive和Kafka的连接参数，并在Spark启动命令中添加相关的库和依赖项。

这是一个基本的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。