Hive on spark的搭建记录

小鱼儿 2022-01-13 23:07 229阅读 0赞

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注：Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6，操作系统是Ubuntu18  64bit。最近做Hive on spark的任务，记录下。

## 1、搭建伪分布式的Hadoop ##

*  从hadoop下载Hadoop-2.7
 *  etc/hadoop/，修改core-site.xml

*List-1.1*

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7/data/tmp</value>
    </property>	
    <property>
          <name>fs.defaultFS</name>
          <value>hdfs://127.0.0.1:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    </configuration>

*   /etc/hadoop下，hadoop-env.sh中修改JAVA\_HOME，指向JAVA的安装目录。
 *  /etc/hadoop下，hdfs-site.xml的文件内容如下

*List-1.2*

<configuration>
    <property>
          <name>dfs.datanode.data.dir</name>
          <value>/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7/data/data</value>
    </property>
    <property>
          <name>dfs.namenode.name.dir</name>
          <value>/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7/data/name</value>
    </property>
    <property>
          <name>dfs.replication</name>
          <value>1</value>
    </property>
    </configuration>

*  cp  mapred-site.xml.template   mapred-site.xml，之后文件mapred-site.xml的内容如下:

*List-1.3*

<configuration>
    <property>
         <name>mapreduce.framework.name</name>
         <value>yarn</value>
    </property>
    </configuration>

*  yarn-site.xml的内容如下:

*List-1.4*

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
      <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    </property>
    </configuration>

将Hadoop写到环境变量里面，在/etc/profile中加入如下

*List-1.5*

#hadoop
    export HADOOP_HOME=/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7
    export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

启动Hadoop，命令行执行start-dfs.sh和start-yarn.sh，没有报错，之后命令行运行"hadoop  fs  -ls  /"没出错，就ok了。如果报错，可以去看日志文件。

## 2、安装Hive-2.1.1 ##

*  从官网下载Hive-2.1.1
 *  在conf下，"cp  hive-default.xml.template   hive-site.xml"
 *  之后修改hive-site.xml，在开始处加入如下

*List-2.1*

<property>
      <name>system:java.io.tmpdir</name>
      <value>/tmp/hive/java</value>
    </property>
    <property>
      <name>system:user.name</name>
      <value>${user.name}</value>
    </property>

*  之后"cp  hive-log4j2.properties.template   hive-log4j2.properties"，修改hive-log4j2.properties中日志文件的位置，之后我们就可以看Hive的日志(这点很重要，我们可以通过日志看具体报错信息)。
 *  我们使用mysql来存储hive的元信息，所以修改hive-site.xml中javax.jdo.option.ConnectionUserName的值为mysql连接的username，修改javax.jdo.option.ConnectionPassword的值为连接mysql的密码，修改javax.jdo.option.ConnectionURL的值为jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/hive2。

将Hive配置到环境变量里面，修改/etc/profile，加入如下内容，之后"source /etc/profile"

*List-2.2*

#hive
    #export HIVE_HOME=/opt/software/docker/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin
    #export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

之后命令行执行"schematool -initSchema -dbType mysql"，没有报错，报错的话，看Hive日志。

命令行执行hive命令，就进入Hive CLI了，之后可以执行创建表等操作。

## 3、Hive  on  park ##

因为Hive的计算引擎默认是map reduce，比较慢，我们想要将Hive的计算引擎设置为Spark。

这是最坑的部分。

要很注意的一点是hive和的版本要和spark的版本对应，可以看[这里][Link 1] 。由于上面我们使用的Hive版本2.1.1，所以，我们选用的Spark版本是1.6.0。

不能使用从apache spark官网下载的bin直接使用，因为那个里面，有与hadoop/hive有关的代码，我们要自己编译。

### 1、编译Spark1.6.0 ###

从[github][]下载spark源码。安装scala，我安装的是2.12，/etc/profile如下

*List-3.1.1*

#scala
    export SCALA_HOME=/opt/software/tool/scala2.12
    export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

之后进行spark源码目录，使用List-3.1.2中的命令进行打包，之后会看到一个名为"spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz"的新文件。

*List-3.1.2*

./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.6,parquet-provided"

其实我的Spark伪分布式是用官网下的包安装的，只是用List-3.1.2中lib下的spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar替换官网二进制安装的spark的lib下的spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar。

在SPARK\_HOME/conf下，"cp  spark-defaults.conf.template  spark-defaults.conf"，spark-defaults.conf的内容如下List-3.2:

*List-3.2*

spark.master                     spark://127.0.0.1:7077
    spark.eventLog.enabled           true
    spark.eventLog.dir               hdfs://127.0.0.1:9000/opt/applogs/spark
    spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
    spark.driver.memory              512M
    spark.executor.extraJavaOptions  -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"

"cp  spark-env.sh.template  spark-env.sh"，之后spark-env.sh内容如下，网上说的SPARK\_DIST\_CLASSPATH=%(hadoop  classpath)不生效。

*List-3.3*

export JAVA_HOME=/opt/software/tool/jdk1.8
    export HADOOP_HOME=/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7
    export SCALA_HOME=/opt/software/tool/scala2.12
    export HADOOP_CONF_DIR=/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop
    export SPARK_MASTER_IP=mjduan-host
    export SPARK_WORKER_MEMORY=3072M
    export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/software/docker/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop classpath);

要修改Hive的hive-site.xml：

将hive.execution.engine的值改为spark。将spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar放到hive的lib下。

在hdfs上新建目录/yarn，并将List-3.1.2中得到的spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar放到hdfs的/yarn目录下；在hdfs上新建目录/opt/applogs/spark。

之后在hive-site.xml中加入如下List-3.4:

*List-3.4*

<property>
        <name>hive.execution.engine</name>
        <value>spark</value>
        <description>
          Expects one of [mr, tez, spark].
          Chooses execution engine. Options are: mr (Map reduce, default), tez, spark. While MR
          remains the default engine for historical reasons, it is itself a historical engine
          and is deprecated in Hive 2 line. It may be removed without further warning.
        </description>
      </property>
        <property>
        <name>spark.master</name>
        <value>spark://127.0.0.1:7077</value>
      </property>
      <property>
        <name>spark.eventLog.enabled</name>
        <value>true</value>
      </property>
      <property>
        <name>spark.eventLog.dir</name>
        <value>hdfs://127.0.0.1:9000/opt/applogs/spark</value>
      </property>
    <property>
        <name>spark.executor.memory</name>
        <value>512M</value>
    </property>
    <property>
        <name>spark.serializer</name>
        <value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>
    </property>
    <property>
      <name>spark.yarn.jars</name>
      <value>hdfs://hdfs:9000/yarn/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar</value>
    </property>
    <property> 
    <name>hive.enable.spark.execution.engine</name> 
    <value>true</value> 
    </property>
    <property>
    <name>spark.executor.extraJavaOptions</name>
    <value>-XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"</value>
    </property>

之后重启Hive；进入SPARK\_HOME/sbin，执行./start-all.sh，可以查看日志，日志中有Spark的UI界面地址。

命令行执行hive，进入hive  CLI，执行命令"set  hive.execution.engine;"可以看到当前正在使用的计算引擎。在hive  CLI中创建表、插入数据，没有报错，基本ok了。

## 4、Hive支持update/delete操作 ##

默认情况下，Hive中我们执行update/delete语句，会报错List-4.1中的错误，我们要修改hive-site.xml文件，怎么修改参考[这篇][Link 2]。之后重启hive，如果要对表中的数据进行update/delete，那么建的表是"clustered by xxxxx..."这种的，不然会报

*List-4.1*

Attempt to do update or delete using transaction manager that does not support these operations

*List-4.2*

Attempt to do update or delete on table default.test that does not use an AcidOutputFormat or is not bucketed

## Reference: ##

涉及的东西很多，到处搜。

1.  https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
2.  https://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html
3.  http://www.aboutyun.com/thread-22954-1-1.html

转载于:https://my.oschina.net/u/2518341/blog/3033290

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220113/1460f13da60c4e249aba42106c03ecbe.png
[Link 1]: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
[github]: https://github.com/apache/spark/tree/master
[Link 2]: https://blog.csdn.net/suijiarui/article/details/51174406