通过 hiveContext 在 Spark Job 中使用 Hive 函数

Using Hive functions in Spark Job via hiveContext

我正在使用 Hive 1.2 和 Spark 1.4.1。以下查询通过 Hive CLI 运行得很好:

hive> select row_number() over (partition by one.id order by two.id) as sk,
two.id, two.name, one.name, current_date() 
from avant_source.one one 
inner join avant_source.two two 
on one.id = two.one_id;

但是当我尝试在 pyspark 作业中通过 HiveContext 使用它时,它给我一个错误:

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o26.sql.
: java.lang.RuntimeException: Couldn't find function current_date

代码片段:

from pyspark import HiveContext

conf = SparkConf().setAppName('DFtest')
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = HiveContext(sc)

df = sqlContext.sql("select row_number() over (partition by one.id order by two.id) as sk, two.id, two.name, one.name, current_date() from avant_source.one one inner join avant_source.two two on one.id = two.one_id")

df.show()

sc.stop()

有没有办法在 pyspark 中获取当前日期或时间戳?我尝试导入日期、日期时间,但它总是抛出一个错误,提示未找到函数。

我尝试在 pyspark 1.5 Sandbox 的 Data Frames 中使用 current_date,但我也遇到了不同的错误。

df = sqlContext.createDataFrame([(current_date,)],[‘d’])
df.select(date_sub(df.d,1).alias('d')).collect()

错误:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/opt/mapr/spark/spark-1.5.2/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 769, in select
    jdf = self._jdf.select(self._jcols(*cols))
  File "/opt/mapr/spark/spark-1.5.2/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 538, in __call__
  File "/opt/mapr/spark/spark-1.5.2/python/pyspark/sql/utils.py", line 40, in deco
    raise AnalysisException(s.split(': ', 1)[1])
pyspark.sql.utils.AnalysisException: cannot resolve 'datesub(d,1)' due to data type mismatch: argument 1 requires date type, however, 'd' is of struct<> type.;

请指教

对于我的场景,我使用了以下内容

import datetime 
now =  datetime.datetime.now()
df = df.withColumn('eff_start', lit(now.strftime("%Y-%m-%d")))

对于Hive函数无法正确使用HiveContext for HiveQL的错误,是集群问题,HiveServer2所在的其中一个节点运行由于内存问题报警过多.那是造成问题的原因。它在 MapR Sandbox 运行 Spark 1.5 和 Hive 1.2

上成功测试