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Hive on Spark
Hive On Spark

一、概述

Hive 是一种数据仓库，即是一种sql翻译器，hive可以将sql翻译成mapreduce程序在hadoop中去执行，默认支持原生的Mapreduce引擎。从hive1.1版本以后开始支持Spark。可以将sql翻译成RDD在spark里面执行。Hive支持的spark是那种spark-without-hive,即没有编译支持hive包的spark。

二、安装版本及软件

需要安装：scala-2.12、jdk1.8、hive-2.1.1、spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive、hadoop-2.x.本例用的hadoop-2.7.3

三、安装前的准备

1、下载软件

1）下载scala-2.12

https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.3/scala-2.12.3.tgz

       2)下载hive-2.1.1

         http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/stable-2/apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

        3)下载spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive

        http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.6.3/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive.tgz

        4）下载hadoop-2.7.3

          https://hadoop.apache.org/releases.html

四、安装

创建一个目录，将所有的包都解压到该目录下，统一配置。

做完上述步骤后，按如下方式添加环境变量：

# cat /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/java

export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr/local/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export SCALA_HOME=/usr/share/scala/

export HADOOP_HOME=/da/hadoop-2.7.3/

export PATH="$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH"

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_HOME=/da/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive

export PATH="$SPARK_HOME/bin:$PATH"

export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${SCALA_HOME}/lib:${HIVE_HOME}/lib:$CLASSPATH

# source /etc/profile

1、 hadoop安装和启动

1）设置免密码登录

# ssh-keygen –t rsa

一路回车

会在当前用户的家目录下的.shh目录下生成密钥和公钥（id_rsa、id_rsa.pub）

在.ssh目录下创建authorithed.keys文件，将id_rsa.pub文件内容copy到authorithed.keys里面:

#cat id_rsa.pub >authorithed.keys

并修改权限为600:

#chmod 600 authorithed.keys



2）创建需要用到的目录

#mkdir /da/Hadoop/{tmp,var,dfs}

#mkdir /da/Hadoop/dfs/{name,data}



3）修改配置文件

！修改core-site.xml

<property>

          <name>hadoop.tmp.dir</name>

          <value>/da/hadoop/tmp</value>

     </property>

     <property>

          <name>fs.default.name</name>

          <value>hdfs://192.168.1.11:9000</value>

     </property>

！修改hadoop-env.sh

将export   JAVA_HOME=${JAVA_HOME}  修改为：

export JAVA_HOME=/usr/local/java

！修改hdfs-site.xml

    <property>

      <name>dfs.name.dir</name>

      <value>/da/hadoop/dfs/name</value>

    </property>

    <property>

      <name>dfs.data.dir</name>

      <value>/da/hadoop/dfs/data</value>

    </property>

    <property>

      <name>dfs.replication</name>

      <value>1</value>

    </property>

    <property>

         <name>dfs.permissions</name>

         <value>false</value>

</property>

   ！在该版本中，有一个名为mapred-site.xml.template的文件，复制该文件，然后改名为mapred-site.xml，并进行修改：

     # cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

     # cat mapred-site.xml

     <property>

    <name>mapred.job.tracker</name>

      <value>192.168.1.11:49001</value>

</property>

<property>

     <name>mapred.local.dir</name>

      <value>/da/hadoop/var</value>

</property>

<property>

       <name>mapreduce.framework.name</name>

       <value>yarn</value>

</property>

！修改yarn-site.xml

     <property>

           <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

           <value>192.168.1.11</value>

    </property>



    <property>

           <name>yarn.resourcemanager.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>

    </property>



      <property>

           <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

           <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

           <value>mapreduce_shuffle</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

           <value>8182</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>

           <value>3.1</value>

      </property>



      <property>

           <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

           <value>2048</value>

       </property>



      <property>

           <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

           <value>false</value>

       </property>

# 内存越大越好，这里只是做测试。

2、启动hadoop

如果是第一次启动hadoop，在启动之前需要先进行初始化。

# hadoop namenode –format

!!!初始化操作只进行一次

接下来进入到sbin目录下：

# ./start-all.sh

!!可以直接访问如下地址：

http://ip:50070、http://ip:50090、http://ip:8088

2、安装配置spark

修改conf文件夹下的如下文件：

！#cp   spark-env.sh.template   spark-env.sh

export SCALA_HOME=/usr/share/scala/

export JAVA_HOME=/usr/local/java

export HADOOP_HOME=/da/hadoop-2.7.3/

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_HOME=/da/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive

export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.11

export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2048m

export SPARK_DRIVER_MEMORY=5g

#设置spark 数据临时存放目录，一定要放在法存储的地方，否则数据量太大会报错。
export SPARK_LOCAL_DIRS=/data/sparktmp

！#cp   spark-defaults.conf.template   spark-defaults.conf

   spark.master                     spark://192.168.1.11:7077

spark.eventLog.enabled           true

spark.eventLog.dir               hdfs://192.168.1.11:8021/directory

spark.history.fs.logDirectory file:/data/spark-events

spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

spark.driver.memory             2048M

spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"

spark.driver.extraJavaOptions -Duser.timezone="Asia/Shanghai"

spark.executor.cores 6

spark.executor.memory 12g

spark.hadoop.validateOutputSpecs false
spark.ui.reverseProxyUrl http://spark.eee.com
spark.ui.reverseProxy true

1)       在HDFS上创建目录

因为上面的配置中让spark将eventLog存到HDFS的directory目录下，所以需要执行hadoop命令，在HDFS上创建directory目录，创建目录命令是：

#hadoop   fs  -mkdir  -p   /directory

#hadoop   fs  -chmod  777  /directory

2）启动spark

到sbin目录下：

# ./start-all.sh

!!!可以访问如下地址：

http://ip:8080

3、配置hive

1）创建HDFS目录

hive的文件存储在hadoop提供的HDFS分布式文件系统里，需要调用hadoop命令，在hdfs上创建几个目录。

#hadoop   fs   -mkdir  -p   /da/hive/warehouse

#hadoop  fs   -chmod   777   /da/hive/warehouse

#hadoop   fs   -mkdir -p   /tmp/hive

#hadoop   fs   -chmod 777  /tmp/hive

2)       修改配置文件

！#cp    hive-env.sh.template    hive-env.sh

  export HADOOP_HOME=/da/hadoop-2.7.3/

export HIVE_CONF_DIR=/da/apache-hive-2.1.1-bin/conf

export HIVE_AUX_JARS_PATH=/da/apache-hive-2.1.1-bin/lib

！#cp  hive-default.xml.template  hive-site.xml

<property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://10.10.89.219:9083</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.port</name>
        <value>10000</value>
    </property>

   <property>

    <name>hive.execution.engine</name>

    <value>spark</value>

</property>

<property>

    <name>hive.metastore.schema.verification</name>

    <value>false</value>

</property>

<property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

    <value>jdbc:mysql://192.168.1.11:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

<value>root</value>

</property>

<property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

<value>1qaz*@WSX</value>

</property>

<property>

                <name>hive.enable.spark.execution.engine</name>

                <value>true</value>

</property>

<property>

                <name>spark.home</name>

                <value>/da/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive</value>

</property>

<property>

                <name>spark.master</name>

                <value>spark://192.168.1.11:7077</value>

</property>

<property>

        <name>spark.submit.deployMode</name>

        <value>client</value>

</property>



<property>

      <name>spark.serializer</name>

      <value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>

</property>

<property>

       <name>spark.eventLog.enabled</name>

       <value>true</value>

</property>



    <property>

       <name>spark.eventLog.dir</name>

       <value>hdfs://192.168.1.11:9000/directory</value>

    </property>



<property>

       <name>spark.executor.memory</name>

       <value>2048m</value>

</property>

3)       将mysql驱动包copy到hive的llib目录下：

！自己去网上下载mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar

# cp mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar /da/apache-hive-2.1.1-bin /lib

4)       将/da/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive/lib目录下的spark-assembly-1.6.3-hadoop2.4.0.jar包拷贝到/da/apache-hive-2.1.1-bin/lib目录下。

# cp /da/spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive/lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.4.0.jar /da/apache-hive-2.1.1-bin/lib

4、初始化hive元数据库

进入到hive的bin目录下：

# ./schematool  -initSchema  -dbType  mysql

5、启动hive,进入hive的bin目录

启动metastore   server：

# nohup ./hive --service metastore >>/data/nohup.out 2>&1 &

启动hive cli：

#./hive

默认启动hive cli，更多的server使用命令：#hive --service --help查看

6、创建一张表
1. >create table test(id int, name string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' ' STORED AS TEXTFILE;
2. ' '表示此表的内容是以制表符分割的，所以不能使用空格，否则不识别数据。
添加一些数据到表test里面

#vim /da/test.txt

1           test1

2           test2

3           test3

>load data local inpath'/da/test.txt' into table test;

7、对hive on spark进行测试

>select  count(*)  from  test;

如果该命令能够正确执行，证明部署成功。

如果Hive On Spark运行成功，可以在spark的UI界面上查看， Hive中成功调用了Spark集群来执行任务。访问下面的地址：http://ip:8080/
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cuishuai/p/7496228.html