一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别
1）Spark on Hive
Spark on Hive 是Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下：
- 通过SparkSQL，加载Hive的配置文件，获取到Hive的元数据信息；
- 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据；
- 通过SparkSQL来操作Hive表中的数据。
具体实现在我之前的博文中已经讲过，在这里就不再重复了，实现很简单，可以参考：大数据Hadoop之——Spark SQL+Spark Streaming
【总结】Spark使用Hive来提供表的metadata信息。
2）Hive on Spark（本章实现）
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark，不再是MR，这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包，不过目前大部分使用的确实是spark on hive。
- Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on MapReduce。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也会比Hive on MapReduce快。由于Hive on MapReduce的缺陷，所以企业里基本上很少使用了。
【总结】hive on spark大体与spark on hive结构类似，！
参考文档：
- https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark
- https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started#HiveonSpark:GettingStarted-VersionCompatibility
- https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveDeveloperFAQ#HiveDeveloperFAQ-HowdoIimportintoEclipse?
二、Hive on Spark实现
编译Spark源码
要使用Hive on Spark，所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包，hive on spark 的官网上说“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官网下载的编译的Spark都是有集成Hive的，因此需要自己下载源码来编译，并且编译的时候不指定Hive。最终版本：，其实主要是spark和hive版本对应上就行，hadoop版本好像没那么严格，所以这里hadoop版本我使用当前最新版本，但是还是建议使用hive的pom.xml配置文件里配置的版本。
1）先下载hive源码包查看spark版本
$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
$ wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-src.tar.gz
$ tar -zxvf apache-hive-3.1.2-src.tar.gz
$ egrep 'spark.version|hadoop.version' apache-hive-3.1.2-src/pom.xml
2）下载spark
下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/
$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
# 下载
$ wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0.tgz
3）解压编译
# 解压
$ tar -zxvf spark-2.3.0.tgz
$ cd spark-2.3.0
# 开始编译，注意hadoop版本
$ ./dev/make-distribution.sh --name without-hive --tgz -Pyarn -Phadoop-2.7 -Dhadoop.version=3.3.1 -Pparquet-provided -Porc-provided -Phadoop-provided
# 或者（这里不执行下面这句，因为跟上面等价）
$ ./dev/make-distribution.sh --name "without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided,orc-provided"
命令解释：
-Phadoop-3.3 \ -Dhadoop.version=3.3.1 \ ***指定hadoop版本为3.3.1
--name without-hive hive 是编译文件的名字参数
--tgz ***压缩成tgz格式
-Pyarn 是支持yarn
-Phadoop-2.7 是支持的hadoop版本，一开始使用的是3.3后来提示hadoop3.3不存在，只好改成2.7，编译成功
-Dhadoop.version=3.3.1 运行环境
但是发现编译卡住了，原来编译会自动下载maven和scala，存放在build目录下，如图：
自动下载完maven和scala，就开始编译了，编译耗时还是比较久，慢慢等待编译结束吧。
编译花了半个小时左右，终于编译完成了。编译的时间太漫长，下面我也会把我编译好的spark包放在网盘上供大家下载使用。
在当前目录下就有编译好的spark包
$ ll
4）解压
$ tar -zxvf spark-2.3.0-bin-without-hive.tgz -C /opt/bigdata/hadoop/server/
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
$ ll
5）把spark jar包上传到HDFS
【温馨提示】hive-site.xml文件里配置需要。
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/
### 创建日志存放目录
$ hadoop fs -mkdir -p hdfs://hadoop-node1:8082/tmp/spark
### 在hdfs上创建存放jar包目录
$ hadoop fs -mkdir -p /spark/spark-2.4.5-jars
## 上传jars到HDFS
$ hadoop fs -put ./jars/* /spark/spark-2.4.5-jars/
如果使用了打包好的jar包，hive操作时会报如下错误：
to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create Spark client for Spark session c8c46c14-4d2a-4f7e-9a12-0cd62bf097db)'
: Execution , return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark client for Spark session c8c46c14-4d2a-4f7e-9a12-0cd62bf097db
6）打包spark jar包并上传到HDFS
【温馨提示】spark-default.xml文件需要配置打包好的jar包，spark-submit会调用。
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/
$ jar cv0f spark2.3.0-without-hive-libs.jar -C ./jars/ .
$ ll
### 在hdfs上创建存放jar包目录
$ hadoop fs -mkdir -p /spark/jars
## 上传jars到HDFS
$ hadoop fs -put spark2.3.0-without-hive-libs.jar /spark/jars/
如果不打包，则会报如下错误：
Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: : hdfs://hadoop-node1:8082/spark/spark-2.3.0-jars/*.jar
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem29.doCall(DistributedFileSystem.java:1749)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1764)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ClientDistributedCacheManageranonfunclass.getOrElse(MapLike.scala:128)
at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ClientDistributedCacheManager.addResource(ClientDistributedCacheManager.scala:71)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.orgsparkyarn1(Client.scala:480)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.prepareLocalResources(Client.scala:517)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.createContainerLaunchContext(Client.scala:863)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:169)
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:57)
at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:164)
at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:500)
at org.apache.spark.SparkContextBuilderanonfunBuilder.getOrCreate(SparkSession.scala:921)
at org.apache.spark.examples.SparkPi.orgsparkSparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:879)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit1(SparkSubmit.scala:197)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala:136)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
7）配置
1、配置spark-defaults.conf
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/conf
# copy一个配置文件
$ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
spark-defaults.conf修改内容如下：
spark.master yarn
spark.home /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop-node1:8082/tmp/spark
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
spark.yarn.archive hdfs:///spark/jars/spark2.3.0-without-hive-libs.jar
spark.yarn.jars hdfs:///spark/jars/spark2.3.0-without-hive-libs.jar
### 参数解释，不用复制到配置文件中
# spark.master指定Spark运行模式，可以是yarn-client、yarn-cluster...
# spark.home指定SPARK_HOME路径
# spark.eventLog.enabled需要设为true
# spark.eventLog.dir指定路径，放在master节点的hdfs中，端口要跟hdfs设置的端口一致（默认为8020），否则会报错
# spark.executor.memory和spark.driver.memory指定executor和dirver的内存，512m或1g，既不能太大也不能太小，因为太小运行不了，太大又会影响其他服务
2、配置spark-env.sh
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/conf
$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
# 在spark-env.sh添加如下内容
$ vi spark-env.sh
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR={HADOOP_HOME}/etc/hadoop/
# 加载
$ source spark-env.sh
在Yarn模式运行时，需要将以下三个包放在HIVE_HOME/lib下 ：scala-library、spark-core、spark-network-common。
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
# 先删
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/scala-library-*.jar
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/spark-core_*.jar
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/spark-network-common_*.jar
# copy这三个jar到hive lib目录下
$ cp jars/scala-library-*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ cp jars/spark-core_*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ cp jars/spark-network-common_*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/
3、配置hive-site.xml
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf/
#配置hive-site.xml，主要mysql数据库
$ cat << EOF > hive-site.xml
hive.metastore.warehouse.dir
/user/hive_remote/warehouse
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://hadoop-node1:3306/hive_remote2?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
javax.jdo.option.ConnectionUserName
root
javax.jdo.option.ConnectionPassword
123456
hive.metastore.schema.verification
false
system:user.name
root
user name
hive.server2.thrift.bind.host
hadoop-node1
Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.
hive.server2.thrift.port
11000
hive.metastore.uris
thrift://hadoop-node1:9083
spark.yarn.jars
hdfs:///spark/spark-2.3.0-jars/*.jar
hive.execution.engine
spark
hive.spark.client.connect.timeout
10000ms
EOF
8）设置环境变量
在/etc/profile添加如下配置：
export HIVE_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
加载
$ source /etc/profile
9）初始化数据库（mysql）
不清楚的可以先看一下这篇文章 大数据Hadoop之——数据仓库Hive
# 初始化，--verbose：查询详情，可以不加
$ schematool -initSchema -dbType mysql --verbose
10）启动或者重启hive的metstore服务
# 先查进程是否存在，存在则kill掉
$ ss -atnlp|grep 9083
# 启动metstore服务
$ nohup hive --service metastore &
11）测试验证
先验证编译好的spark是否ok，就用spark提供的示例：SparkPI
$ spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1G \
--num-executors 3 \
--executor-memory 1G \
--executor-cores 1 \
/opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/examples/jars/spark-examples_*.jar 10
从上图发现编译好的spark包是没问题的，接下来就是验证hive提交spark任务
$ mkdir /opt/bigdata/hadoop/data/spark
$ cat << EOF > /opt/bigdata/hadoop/data/spark/test1230-data
1,phone
2,music
3,apple
4,clothes
EOF
# 启动hive
$ hive
# 创建表，通过逗号分隔字段
create table test1230(id string,shop string) row format delimited fields terminated by ',';
# 从local加载数据，这里的local是指hs2服务所在机器的本地linux文件系统
load data local inpath '/opt/bigdata/hadoop/data/spark/test1230-data' into table test1230;
# 通过insert添加数据，会提交spark任务
select * from test1230;
select count(*) from test1230;
最后提供我上面编译好的spark2.3.0版本的包，下载地址如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1OY_Mn8UdRkTiiMktjQ3wlQ
提取码：8888