spark SQL集成Hive

一、Hive的安装和配置

1. 解压
   $ tar -zxvf ~/hive-0.13.1-bin.tar.gz -C /opt/cdh5.7.0/

2. 创建hive仓库和tmp目录
   $ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
$ bin/hdfs dfs -mkdir /tmp #不存在就创建

3. 修改权限
   $ bin/hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
$ bin/hdfs dfs -chmod g+w /tmp

4. 拷贝并修改配置文件
   cp conf/hive-default.xml.template conf/hive-site.xml
cp conf/hive-log4j.properties.template conf/hive-log4j.properties
cp conf/hive-env.sh.template conf/hive-env.sh

   • 修改hive-env.sh

   JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
   HADOOP_HOME=/opt/cdh5.7.0/hadoop-2.5.0
   export HIVE_CONF_DIR=/opt/cdh5.7.0/hive-0.13.1/conf
   # 这个在一定要配,不然后面Hive集成spark-SQL会报错,jdbc驱动用你自己的驱动包版本
   export SPARK_CLASSPATH=${HIVE_HOME}/lib/mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar
   

   • 修改hive-site.xml

   
     
       javax.jdo.option.ConnectionURL
       jdbc:mysql://${YOUR_DB_IP}:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true
     
   
                                                           
       javax.jdo.option.ConnectionDriverName
       com.mysql.jdbc.Driver
     
   
                             
       javax.jdo.option.ConnectionUserName
       root
     
   
                                                             
       javax.jdo.option.ConnectionPassword
       ${YOUR_PASSWD}
     
   
     
     
       hive.cli.print.header
       true
     
   
     
     
       hive.cli.print.current.db
       true
     
   
   

5. 修改hive-log4j.properties
hive.log.dir=/opt/cdh5.7.0/hive-1.1.0-cdh5.7.0/logs

6. 拷贝jdbc驱动
   $ cp /opt/software/mysql-connector-java-5.1.34-bin.jar /opt/modules/hive-0.13.1/lib/

7. 添加环境变量
   $ vi /etc/profile(普通用户也可以在~/.bash_profile中修改)
   在profile文件中追加

# 用你自己的Hive路径
export HIVE_HOME=/opt/modules/hive-1.1.0-cdh5.7.0
PATH=${PATH}:${HIVE_HOME}/bin
export PATH

8. 连接测试(先启动hdfs ,yarn和zkServer)
   • 启动hiveserver2
     $ nohup hiveserver2 >/dev/null 2&>1 &
   • 启动beeline
     $ beeline -u jdbc:hive2://${HOSTNAME}:10000 -n ${USERNAME}

二、Spark的安装和配置

2.1 安装Scala

1. 解压安装
   $ cd /opt/software
$ tar -zxvf scala-2.12.6.tgz -C /opt/modules
2. 配置Scala的环境变量
   $ su
# vi /etc/profile
   在文件末尾添加以下内容

export SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.12.6
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

保存退出
# source /etc/profile
# su regina

2.2 安装Spark

1. 解压安装
   $ cd /opt/cdh5.7.0
$ tar -zxvf spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz -C /opt/cdh5.7.0/

2. 修改配置文件
   $ cd /opt/cdh5.7.0/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf
$ cp log4j.properties.template log4j.properties
$ cp slaves.template slaves
$ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh

2.2.1 spark on localb(本地模式):

1. 修改spark-env.sh

JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_171
SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.12.6
HADOOP_CONF_DIR=/opt/cdh5.7.0/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop
SPARK_LOCAL_IP=${HOSTNAME}

2. linux本地环境测试

• 启动hdfs的服务
• 运行run-example
  $ bin/run-example SparkPi
$ bin/run-example SparkPi 100
• 官方文档测试
  bin/spark-shell

2.2.2 Spark Standalone(独立运行模式):

>是一种类似Yarn的spark自带的资源管理框架
>Yarn结构
>1) `ResourceManager` 负责集群资源的管理
>2) `NodeManager` 负责当前节点上的资源管理

1. Standalone结构

   • Master 负责管理集群的所有资源
   • Worker 负责当前进程的所有资源

2. Standalone的环境配置：

   • 前提: spark的本地执行环境已经搭建好了
   • 修改conf/spark-env.sh文件内容

     SPARK_MASTER_HOST=safari
     SPARK_MASTER_PORT=7070
     SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
     SPARK_WORKER_CORES=2   ## 给定当前的机器上的一个 worker进程允许分配/管理的cpu核数
     SPARK_WORKER_MEMORY=2g      ## 给定当前机器上的一个worker进程允许分配/管理的内存大小
     SPARK_WORKER_PORT=7071
     SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
     SPARK_WORKER_INSTANCES=2    ## 给定当前机器上允许存在多少个worker进程(启动进程后,jps命令可以看到几个worker)
     

   3. 配置worker机器列表(slave列表)
      cp conf/slaves.template conf/slaves
      修改slaves文件

   ${SLAVE_NAME}
   

   4. 启动standalone的服务
      sbin/start-master.sh
sbin/start-slaves.sh
sbin/start-slave.sh spark://${HOSTNAME}:7070
sbin/stop-all.sh ==> 关闭所有
      sbin/start-all.sh ==> 开启所有

2.2.3 spark-sql集成Hive

1. 将Hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下
   $ cp ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml ${SPARK_HOME}/conf
2. 启动Hive的metastore(已经启动HDFS和spark集群)
   $ hive --service metastore
3. 确定之前的hiveserver2和beeline都配置成功(确定配置成功,但是一定不要启动hiveserver2,会占用10000端口号)
   $ bin/spark-sql
4. 启动thriftserver以及beeline
$ sbin/start-thriftserver.sh
$ beeline -u jdbc:hive2://{HOSTNAME}:10000 -n ${USERNMAE}