Hive-On-Spark

1 HiveOnSpark简介

Hive On Spark （跟hive没太大的关系，就是使用了hive的标准（HQL， 元数据库、UDF、序列化、反序列化机制））

Hive原来的计算模型是MR,有点慢（将中间结果写入到HDFS中）

Hive On Spark 使用RDD（DataFrame），然后运行在spark 集群上

真正要计算的数据是保存在HDFS中，mysql这个元数据库，保存的是hive表的描述信息，描述了有哪些database、table、以及表有多少列，每一列是什么类型，还要描述表的数据保存在hdfs的什么位置？

 

hive跟mysql的区别？

hive是一个数据仓库（存储数据并分析数据，分析数据仓库中的数据量很大，一般要分析很长的时间）

mysql是一个关系型数据库（关系型数据的增删改查（低延迟））

 

hive的元数据库中保存要计算的数据吗？

不保存，保存hive仓库的表、字段、等描述信息

 

真正要计算的数据保存在哪里了？

保存在HDFS中了

 

hive的元数据库的功能

建立了一种映射关系，执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后根据描述信息生成任务，然后将任务下发到spark集群中执行

 

hive  on spark  使用的仅仅是hive的标准，规范，不需要有hive数据库一样可行。

hive : 元数据，是存放在mysql中，然后真正的数据是存放在hdfs中。

2 安装mysql

mysql数据库作为hive使用的元数据

3 配置HiveOnSpark

生成hive的元数据库表，根据hive的配置文件，生成对应的元数据库表。

 

spark-sql 是spark专门用于编写sql的交互式命令行。

当直接启动spark-sql以local模式运行时，如果报错：

是因为配置了Hadoop的配置参数导致的：

执行测试命令:

create table test (name string);

insert into test values(“xxtest”);

local模式下，默认使用derby数据库，数据存储于本地位置。

要想使用hive的标准，需要把hive的配置文件放到spark的conf目录下

cd /root/apps/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/conf/

vi hive-site.xml

 

hive-site.xml文件：

    
        javax.jdo.option.ConnectionURL
        jdbc:mysql://hdp-01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
        JDBC connect string for a JDBC metastore
    

    
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName
        com.mysql.jdbc.Driver
        Driver class name for a JDBC metastore
    

    
        javax.jdo.option.ConnectionUserName
        root
        username to use against metastore database
    

    
        javax.jdo.option.ConnectionPassword
        123456
        password to use against metastore database
    

把该配置文件，发送给集群中的其他节点：

cd /root/apps/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/conf/

for i in 2 3 ;do scp hive-site.xml hdp-0$i:`pwd` ;done

重新停止并重启spark: start-all.sh

启动spark-sql时，

出现如下错误是因为操作mysql时缺少mysql的驱动jar包，

解决方案1：--jars 或者 --driver-class-path  引入msyql的jar包

解决方案2： 把mysql的jar包添加到$spark_home/jars目录下

启动时指定集群：（如果不指定master，默认就是local模式）

spark-sql --master spark://hdp-01:7077  --jars /root/mysql-connector-java-5.1.38.jar

sparkSQL会在mysql上创建一个database，需要手动改一下DBS表中的DB_LOCATION_UIR改成hdfs的地址

hdfs://hdp-01:9000/user/hive/spark-warehouse

 

也需要查看一下，自己创建的数据库表的存储路径是否是hdfs的目录。

执行spark-sql任务之后：可以在集群的监控界面查看

同样 ，会有SparkSubmit进程存在。

 

4 IDEA编程

要先开启spark对hive的支持

//如果想让hive运行在spark上，一定要开启spark对hive的支持
val session = SparkSession.builder()
  .master("local")
  .appName("xx")
  .enableHiveSupport() // 启动对hive的支持, 还需添加支持jar包
  .getOrCreate()

要添加spark对hive的兼容jar包

    org.apache.spark
    spark-hive_2.11
    ${spark.version}

在本地运行，还需把hive-site.xml文件拷贝到resource目录下。

resources目录，存放着当前项目的配置文件

编写代码，local模式下测试：

// 执行查询
val query = session.sql("select * from t_access_times")
query.show()
// 释放资源
session.close()

创建表的时候，需要伪装客户端身份

System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root") // 伪装客户端的用户身份为root
//  或者添加运行参数 –DHADOOP_USER_NAME=root

 

基本操作

  // 求每个用户的每月总金额
    //    session.sql("select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month")
    // 创建表
    //    session.sql("create table t_access1(username string,month string,salary int) row format delimited fields terminated by ','")

    // 删除表
    //    session.sql("drop table t_access1")

    // 插入数据
    //    session.sql("insert into  t_access1  select * from t_access_times")
    //    .show()
    // 覆盖写数据
    //    session.sql("insert overwrite table  t_access1  select * from t_access_times where username='A'")

    // 覆盖load新数据
    //    C,2015-01,10
    //    C,2015-01,20
    //    session.sql("load data local inpath 't_access_time_log' overwrite into table t_access1")

    // 清空数据
    //    session.sql("truncate table t_access1")

    //      .show()

    // 写入自定义数据
    val access: Dataset[String] = session.createDataset(List("b,2015-01,10", "c,2015-02,20"))

    val accessdf = access.map({
      t =>
        val lines = t.split(",")
        (lines(0), lines(1), lines(2).toInt)
    }).toDF("username", "month", "salary")

    //    .show()

    accessdf.createTempView("t_ac")
    //    session.sql("insert into t_access1 select * from t_ac")

    // overwrite模式会重新创建新的表 根据指定schema信息   SaveMode.Overwrite
    // 本地模式只支持 overwrite，必须在sparksession上添加配置参数：
//     .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://hdp-01:9000/user/hive/warehouse")
    accessdf
      .write.mode("overwrite").saveAsTable("t_access1")

 

集群运行：

需要把hive-site.xml配置文件，添加到$SPARK_HOME/conf目录中去,重启spark

上传一个mysql连接驱动（sparkSubmit也要连接MySQL，获取元数据信息）

spark-sql --master spark://hdp-01:7077 --driver-class-path /root/mysql-connector-java-5.1.38.jar

--class   xx.jar

 

然后执行代码的编写：

  // 执行查询 hive的数据表
//    session.sql("select * from t_access_times")
//      .show()

    // 创建表
//    session.sql("create table t_access1(username string,month string,salary int) row format delimited fields terminated by ','")


//      session.sql("insert into t_access1 select * from t_access_times")
//    .show()

    // 写数据
    val access: Dataset[String] = session.createDataset(List("b,2015-01,10", "c,2015-02,20"))

    val accessdf = access.map({
      t =>
        val lines = t.split(",")
        (lines(0), lines(1), lines(2).toInt)
    }).toDF("username", "month", "salary")


    accessdf.createTempView("v_tmp")
    // 插入数据
//    session.sql("insert overwrite table t_access1 select * from v_tmp")
    session.sql("insert into t_access1 select * from v_tmp")
//    .show()

// insertInto的api  入库
accessdf.write.insertInto("databaseName.tableName")
    session.close()

5 sparksql连接方式

5.1 交互式的命令行

spark-sql  本地模式运行

spark-sql  --master spark://hdp-01:7077 集群模式运行 

如果没有hive-site.xml文件，spark-sql 默认使用的是derby数据库，数据写在执行命令的当前目录（spark-warehouse）。

如果有hive-site.xml ，才能实现，元数据用mysql管理，数据存储在HDFS中

 

5.2 jdbc的连接方式

在服务端修改配置文件hive-site.xml

hive.server2.thrift.bind.host

hdp-03

Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.

hive.server2.thrift.port

10000

Port number of HiveServer2 Thrift interface when hive.server2.transport.mo

de is 'binary'.

 

启动服务端

服务端的进程是SparkSubmit:

启动客户端：