Spark纯净版 Hive on Spark配置

原创

码农GT038527

发布于 2024-08-11 13:32:58

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文章被收录于专栏：大数据组件部署大数据组件部署

介绍

Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，旨在快速处理大规模数据。它支持多种数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习和图形处理，具有高性能和易于使用的特点。

快速数据处理: Spark 利用内存计算，能够极大地提高处理速度，特别是在迭代计算和交互式查询中。

简化数据分析: 提供易于使用的 API，支持 Java、Scala、Python 和 R 等多种编程语言，使得数据分析变得更加简单。

支持多种数据源: Spark 可以处理我的多种数据格式，如 HDFS、S3、关系数据库、NoSQL 等。

先进的分析功能: 提供机器学习库（MLlib）、图计算库（GraphX）和实时流处理功能（Spark Streaming），能够满足多样化的分析需求。

例子:

想象一下你在家里准备一个大规模的聚会，涉及很多食物和饮料的准备。

厨房: 你的厨房是处理数据的地方。
食谱: 食谱就像是你用于数据分析的代码，指导你如何将原材料（数据）转化为准备好的菜肴（结果）。
厨师: 你负责做菜，使用不同的工具（如锅、烤箱等）来快速加工各种食物。

如果你不只是在准备一两道菜，而是要一次性烹饪多种菜肴，Spark 就像是一个高效的厨房助手。它能帮助你准备多个菜肴，同时又省时又省力。不同于传统的逐一烹饪方式，Spark 可以同时处理多种食材就如它在内存中快速处理大数据一样。因此，Spark 的作用就是通过提供快速而高效的计算方式，帮助我们在处理大量数据的同时，轻松获得所需的信息和结果。

前提准备

兼容性说明注意：官网下载的Hive3.1.3和Spark3.3.1默认是不兼容的。因为Hive3.1.3支持的Spark版本是2.3.0，所以需要我们重新编译Hive3.1.3版本。
编译步骤官网下载Hive3.1.3源码，修改pom文件中引用的Spark版本为3.3.1，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。
在Hive所在节点部署Spark纯净版 Spark官网下载jar包地址：http://spark.apache.org/downloads.html
使用纯净版的原因：spark提交任务到YARN上(RM , NM) RM负责接收，NM负责执行。而YARN上没有scala依赖来解析spark任务，需要从spark上载Scala依赖至HDFS，从HDFS下载至YARN（NM）上。而spark是基于MR（Hadoop），所以会一致上载Scala和Hadoop相关依赖，让YARN管理（自动上载和下载），导致和YARN上的Hadoop依赖相互冲突，所以使用spark纯净版可以解决这个冲突

# 上传并解压解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz
 tar -zxvf spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz -C /opt/module/

# 重命名
mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-without-hadoop /opt/module/spark

# 修改spark-env.sh配置文件
# 修改文件名。
mv /opt/module/spark/conf/spark-env.sh.template /opt/module/spark/conf/spark-env.sh

# 编辑文件
vim /opt/module/spark/conf/spark-env.sh

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

# 配置SPARK_HOME环境变量
vim /etc/profile

# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=:$SPARK_HOME/bin$PATH

# source使其生效
source /etc/profile

配置spark

# 在hive中创建spark配置文件
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

# 在HDFS创建如下路径，用于存储历史日志。
hadoop fs -mkdir /spark-history

# 向HDFS上传Spark纯净版jar包
	# 说明1：采用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，能避免依赖冲突。
	# 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。
hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -put /opt/module/spark/jars/* /spark-jars

修改hive-site.xml文件

vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml

<!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
<property>
    <name>spark.yarn.jars</name>
    <value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
</property>
  
<!--Hive执行引擎-->
<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
</property>

启动Hive on Spark测试

 #（1）启动hive客户端
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');

成功标志

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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