Hive引擎包括:默认MR、tez、spark
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是Spark SQL语法,Spark负责采用RDD执行。
1)兼容性说明
注意:官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5,所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。
编译步骤:官网下载Hive3.1.2源码,修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0,如果编译通过,直接打包获取jar包。如果报错,就根据提示,修改相关方法,直到不报错,打包获取jar包。
2)在Hive所在节点部署Spark
如果之前已经部署了Spark,则该步骤可以跳过,但要检查SPARK_HOME的环境变量配置是否正确。
(1)Spark官网下载jar包地址:
Downloads | Apache Spark
(2)上传并解压解压spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz
[bigdata@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[bigdata@hadoop102 software]$ mv /opt/module/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 /opt/module/spark
(3)配置SPARK_HOME环境变量
[bigdata@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加如下内容
# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
source 使其生效
[bigdata@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
(4)新建spark配置文件
[bigdata@hadoop102 software]$ vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf
添加如下内容(在执行任务时,会根据如下参数执行)
spark.master yarn
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
(5)在HDFS创建如下路径,用于存储历史日志
[bigdata@hadoop102 software]$ hadoop fs -mkdir /spark-history
3)向HDFS上传Spark纯净版jar包
说明1:由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本,直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包,不包含hadoop和hive相关依赖,避免冲突。
说明2:Hive任务最终由Spark来执行,Spark任务资源分配由Yarn来调度,该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径,这样集群中任何一个节点都能获取到。
(1)上传并解压spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
[bigdata@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
(2)上传Spark纯净版jar包到HDFS
[bigdata@hadoop102 software]$ hadoop fs -mkdir /spark-jars
[bigdata@hadoop102 software]$ hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars
4)修改hive-site.xml文件
[bigdata@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml
添加如下内容
spark.yarn.jars
hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*
hive.execution.engine
spark
hive.spark.client.connect.timeout
10000ms
注意:hive.spark.client.connect.timeout的默认值是1000ms,如果执行hive的insert语句时,抛如下异常,可以调大该参数到10000ms
FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Spark client for Spark session d9e0224c-3d14-4bf4-95bc-ee3ec56df48e
(1)启动hive客户端
[bigdata@hadoop102 hive]$ bin/hive
(2)创建一张测试表
hive (default)> create table student(id int, name string);
(3)通过insert测试效果
hive (default)> insert into table student values(1,'abc');
若结果如下,则说明配置成功