sparkSQL1.1入门之七：ThriftServer和CLI

      spark1.1相较于spark1.0，最大的差别就在于spark1.1增加了万人期待的CLI和ThriftServer。使得hive用户还有用惯了命令行的RDBMS数据库管理员很容易地上手sparkSQL，在真正意义上进入了SQL时代。下面先简单介绍其使用，限于时间关系，以后再附上源码分析。

1：令人惊讶的CLI

      刚部署好spark1.1就迫不及待地先测试CLI（bin/spark-sql），对于习惯了sql命令行的本人，失去了shark后，对于sparkSQL1.0一度很是抵触（其实对于开发调试人员来说，spark-shell才是利器，可以很方便地使用各个spark生态中的组件）。急切中，没有关闭hive metastore服务，然后一个bin/spark-sql就进入了命令行，然后通过hive metastore就可以直接对hive进行查询了：

spark-sql> use saledata;
//所有订单中每年的销售单数、销售总额
spark-sql> select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;

运行结果：

顺便地测试了一下hive0.13的语法（测试系统中使用的是hive0.13，spark1.1编译的时候是hive0.12，毫无意外地，在CLI里是不能使用hive0.13的语法，必须使用和spark匹配的hive版本的hive语法）。

1.1 CLI配置

      在使用CLI前，要先启动hive metastore；而CLI的配置非常简单，在conf/hive-site.xml中之需要指定hive metastore的uris就可以使用了。现在要在客户端wyy上使用spark-sql，配置conf/hive-site.xml如下：

hive.metastore.uris
thrift://hadoop3:9083
Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.

1.2 CLI命令参数

通过 bin/spark-sql --help可以查看CLI命令参数：

[hadoop@hadoop3 spark110]$ bin/spark-sql --help
Usage: ./bin/spark-sql [options] [cli option]
CLI options:
 -d,--define           Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. -d A=B or --define A=B
    --database      Specify the database to use
 -e          SQL from command line
 -f                     SQL from files
 -h                     connecting to Hive Server on remote host
    --hiveconf    Use value for given property
    --hivevar          Variable subsitution to apply to hive
                                  commands. e.g. --hivevar A=B
 -i                     Initialization SQL file
 -p                         connecting to Hive Server on port number
 -S,--silent                      Silent mode in interactive shell
 -v,--verbose                     Verbose mode (echo executed SQL to the
                                  console)

其中[options] 是CLI启动一个SparkSQL应用程序的参数，如果不设置--master的话，将在启动spark-sql的机器以local方式运行，只能通过http://机器名:4040进行监控；这部分参数，可以参照 Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 的参数。

[cli option]是CLI的参数，通过这些参数，CLI可以直接运行SQL文件、进入命令行运行SQL命令等等，类似以前的shark的用法。需要注意的是CLI不是使用JDBC连接，所以不能连接到ThriftServer；但可以配置conf/hive-site.xml连接到hive的metastore，然后对hive数据进行查询。

1.3 CLI使用

启动spark-sql：

bin/spark-sql --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g

在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序：

这时就可以使用HQL语句对hive数据进行查询，另外，可以使用COMMAND，如使用set进行设置参数：默认情况下，sparkSQL shuffle的时候是200个partition，可以使用如下命令修改这个参数：

SET spark.sql.shuffle.partitions=20；

运行同一个查询语句，参数改变后，Task（partition）的数量就由200变成了20。

基本上，在CLI可以使用绝大多数的hive特性。 

2：ThriftServer

      ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口，用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据。ThriftServer在启动的时候，会启动了一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC/ODBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据；ThriftServer启动时还开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置ThriftServer的时候，至少要配置ThriftServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。

2.1 ThriftServer配置

      通常，ThriftServer可以在conf/hive-site.xml中定义以下几项配置，也可以使用环境变量的方式进行配置（环境变量的优先级高于hive-site.xml）。

      下面是在实验集群中hadoop2上启动ThriftServer的hive-site.xml配置：

hive.metastore.uris
thrift://hadoop3:9083
Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.



hive.server2.thrift.min.worker.threads
5
Minimum number of Thrift worker threads



hive.server2.thrift.max.worker.threads
500
Maximum number of Thrift worker threads



hive.server2.thrift.port
10000
Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT



hive.server2.thrift.bind.host
hadoop2
Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift interface.Can be overridden by setting$HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST

2.2 ThriftServer命令参数

使用 sbin/start-thriftserver.sh --help可以查看ThriftServer的命令参数：

[hadoop@hadoop3 spark110]$ sbin/start-thriftserver.sh --help
Usage: ./sbin/start-thriftserver [options] [thrift server options]
Thrift server options:
      Use value for given property

其中[options] 是ThriftServer启动一个SparkSQL应用程序的参数，如果不设置--master的话，将在启动ThriftServer的机器以local方式运行，只能通过http://机器名:4040进行监控；这部分参数，可以参照 Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 的参数。在集群中提供ThriftServer的话，一定要配置master、executor-memory等参数。

[thrift server options]是ThriftServer的参数，可以使用-d property=value的格式来定义；在实际应用上，因为参数比较多，通常使用conf/hive-site.xml配置。

2.3 ThriftServer使用

2.3.1 启动ThriftServer

启动ThriftServer，使之运行在spark集群中：

sbin/start-thriftserver.sh --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g

在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序：

注意不要将hive.server2.thrift.bind.host配置能localhost，不然远程客户端不能连接。

2.3.2 远程客户端连接

切换到客户端wyy，启动bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000 连接ThriftServer，因为没有采用权限管理，所以用户名用运行bin/beeline的用户，密码为空：

然后，对tblstock进行下面操作：

1. 切换数据库saledata；
2. cache table tblstock；
3. 对tblstock计数；

因为首次操作，所以统计花了11.725秒，查看webUI，tblStock已经缓存：

然后启动另外一个远程连接，切换到hadoop1， 启动bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000 连接ThriftServer，然后直接运行对tblstock计数（注意没有进行数据库的切换）：

用时 0.664秒，再查看webUI中的stage：

Locality Level是PROCESS，显然是使用了缓存表。

从上可以看出，ThriftServer可以连接多个JDBC/ODBC客户端，并相互之间可以共享数据。顺便提一句，ThriftServer启动后处于监听状态，用户可以使用ctrl+c退出ThriftServer；而beeline的退出使用!q命令。

 

2.3.3 代码示例

      有了ThriftServer，开发人员可以非常方便的使用JDBC/ODBC来访问sparkSQL。下面是一个scala代码，查询表tblStockDetail ，返回amount>3000的单据号和交易金额：

package doc

import java.sql.DriverManager

object SQLJDBC {
  def main(args: Array[String]) {
    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
    val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop2:10000", "hadoop", "")
    try {
      val statement = conn.createStatement
      val rs = statement.executeQuery("select ordernumber,amount from tblStockDetail where amount>3000")
      while (rs.next) {
        val ordernumber = rs.getString("ordernumber")
        val amount = rs.getString("amount")
        println("ordernumber = %s, amount = %s".format(ordernumber, amount))
      }
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace
    }
    conn.close
  }
}

运行结果：

如需更详细的信息，请参照： HiveServer2 Clients。

3：小结

      总的来说，ThriftServer和CLI的引入，使得sparkSQL可以更方便的使用hive数据，使得sparkSQL可以更接近使用者，而非开发者。