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。