Hive on Spark环境搭建-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hive on Spark环境搭建。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Hive 引擎简介

Hive 引擎包括：默认 MR、tez、spark

最底层的引擎就是MR （Mapreduce）无需配置，Hive运行自带

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。

环境配置（ssh已经搭好）

Java 1.8.0+
Hadoop 2.7.0
MySQL
Hive 3.1.2
Spark 2.3.0

为了方便只用单台虚拟机去跑，多台和单台一个套路，分发即可

JDK准备

1）卸载现有JDK

sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps

2）解压JDK到/opt/module目录下

tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

3）配置JDK环境变量
1）进入 /etc/profile
添加如下内容，然后保存（:wq）退出

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

2）让环境变量生效

source /etc/profile

3）测试JDK是否安装成功

java -version

Hadoop 准备

部署
1）进入到Hadoop安装包路径下

cd /opt/software/

2）解压安装文件到/opt/module下面
https://hadoop.apache.org/release/2.7.0.html

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.0/hadoop-2.7.0.tar.gz
tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /opt/module/

3）将Hadoop添加到环境变量
1）获取Hadoop安装路径

/opt/module/hadoop-2.7.0

（2）打开/etc/profile文件

sudo vim /etc/profile

在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g）
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

(3)

source /etc/profile

配置集群

1）核心配置文件
配置core-site.xml (hadoop-2.7.0/etc/hadoop/core-site.xml )

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.1.250:8020</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/mnt/data_online/hadoop-data</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>atomecho</value>
    </property>

    <!-- 配置该luanhao(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atomecho.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该luanhao(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atomecho.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该luanhao(superUser)允许通过代理的用户-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atomecho.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <property>
 	<name>io.compression.codecs</name>
 	<value>
 		org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
 		org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
 		org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
 		org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
 		com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
 		com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
 	</value>
   </property>
   <property>
        <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
        <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
   </property>

</configuration>

2）HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- nn web端访问地址-->
	<property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>192.168.1.250:9870</value>
    </property>

	<!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>192.168.1.250:9868</value>
    </property>

    <!-- 测试环境指定HDFS副本的数量1 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

3）YARN配置文件
配置yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>192.168.1.250</value>
    </property>

    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
   <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>

    <!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>12288</value>
    </property>

    <!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>12288</value>
    </property>

    <!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
</property>

	<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://192.168.1.250:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

</configuration>

4）MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
</property>

	<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>192.168.1.250:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>192.168.1.250:19888</value>
</property>

</configuration>

5）配置workers

192.168.1.250

6）配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在192.168.1.250节点格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

bin/hdfs namenode -format

(2）启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

（3）在配置了ResourceManager的节点启动YARN

sbin/start-yarn.sh

（4）Web端查看HDFS的Web页面：http://192.168.1.250:9870
hive spark 配置,hive,spark,hadoop
（5）Web端查看SecondaryNameNode : http://192.168.1.250:9868/status.html （单机模式下面什么都没有）
6）Web端查看ResourceManager ： http://192.168.1.250:8088/cluster

LZO压缩配置

编译hadoop-lzo

wget https://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.10.tar.gz
tar -zxvf lzo-2.10.tar.gz
cd lzo-2.10
./configure --enable-shared --prefix /usr/local/lzo-2.10
make && sudo make install

# build hadoop-lzo
C_INCLUDE_PATH=/usr/local/lzo-2.10/include \
LIBRARY_PATH=/usr/local/lzo-2.10/lib \
  mvn clean package

2）将编译好后的 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入 /opt/module/hadoop-2.7.0/share/hadoop/common/

$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.0/share/hadoop/common/
$ ls
hadoop-lzo-0.4.20.jar

2）core-site.xml 增加配置支持 LZO 压缩

<configuration>
 <property>
 <name>io.compression.codecs</name>
 <value>
 org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
 com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
 com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
 </value>
 </property>
 <property>
 <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
 <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
 </property>
</configuration>

Hadoop 2.x 端口号总结
hive spark 配置,hive,spark,hadoop
MySQL准备
安装mysql
1）进入msyql 库

mysql> use mysql

2）查询 user 表

mysql> select user, host from user;

3）修改 user 表，把 Host 表内容修改为%

mysql> update user set host="%" where user="root";

4）刷新

mysql> flush privileges;

Hive 准备

下载hive：https://dlcdn.apache.org/hive/
1）把 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到 linux 的/opt/software 目录下

2）解压 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 到/opt/module目录下面

tar -zxvf /opt/software/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/

3）修改 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 的名称为 hive

mv /opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/ /opt/module/hive

4）修改/etc/profile，添加环境变量

sudo vim /etc/profile
添加内容
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

source 一下 /etc/profile 文件，使环境变量生效

source /etc/profile

Hive 元数据配置到 MySQL

拷贝驱动
下载mysql JDBC： https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.30/

将 MySQL 的 JDBC 驱动拷贝到 Hive 的 lib 目录下

cp /opt/software/mysql-connector-j-8.0.33.jar /opt/module/hive/lib/

配置 Metastore 到 MySQL

在$HIVE_HOME/conf 目录下新建 hive-site.xml 文件

vim hive-site.xml

添加如下内容

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
 <property>
 	<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
	<value>jdbc:mysql://192.168.1.249:3306/metastore?useSSL=false</value>
 </property>
 <property>
 	<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
 	<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
 </property>
 <property>
 	<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
 	<value>root</value>
 </property>
 <property>
	 <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
 	 <value>Lettcue2kg</value>
 </property>
 <property>
 	<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
 	<value>/user/hive/warehouse</value>
 </property>
 <property>
 	<name>hive.metastore.schema.verification</name>
 	<value>false</value>
 </property>
 <property>
 	<name>hive.server2.thrift.port</name>
 	<value>10000</value>
 </property>
 <property>
 	<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
 	<value>192.168.1.249</value>
 </property>
 <property>
	<name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
 	<value>false</value>
 </property>

 <property>
 	<name>hive.cli.print.header</name>
 	<value>true</value>
 </property>
 <property>
 	<name>hive.cli.print.current.db</name>
 	<value>true</value>
 </property>

	 <!--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://192.168.1.250:8020/spark-jars/*</value>
</property>

<!--Hive 执行引擎-->
<property>
 	<name>hive.execution.engine</name>
 	<value>spark</value>
</property>
<!--Hive 和 Spark 连接超时时间-->
<property>
 	<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
 	<value>10000ms</value>
</property>

</configuration>

启动 Hive

初始化元数据库

1）登陆MySQL

mysql -uroot -p

2）新建 Hive 元数据库

mysql> create database metastore;
mysql> quit;

3）初始化 Hive 元数据库

schematool -initSchema -dbType mysql -verbose

启动 hive 客户端
1）启动 Hive 客户端

 bin/hive

2）查看一下数据库

hive (default)> show databases;
OK
database_name
default

Spark 准备

（1）Spark 官网下载 jar 包地址：

http://spark.apache.org/downloads.html

（2）上传并解压解压 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/ 
mv /opt/module/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 /opt/module/spark

（3）配置 SPARK_HOME 环境变量

sudo vim /etc/profile
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

source /etc/profile

（4）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://192.168.1.250:8020/spark-history
spark.executor.memory 2g
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

（5）向 HDFS 上传 Spark 纯净版 jar 包
上传并解压 spark-2.3.0-bin-without-hadoop.tgz

tar -zxvf /opt/software/spark-2.3.0-bin-without-hadoop.tgz

6）上传 Spark 纯净版 jar 包到 HDFS

hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -put spark-2.3.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars

Hive on Spark 配置

修改 hive-site.xml 文件

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

添加如下内容
<!--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://192.168.1.250:8020/spark-jars/*</value>
</property>
 
<!--Hive 执行引擎-->
<property>
 	<name>hive.execution.engine</name>
 	<value>spark</value>
</property>
<!--Hive 和 Spark 连接超时时间-->
<property>
 	<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
 	<value>10000ms</value>
</property>

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。

Hive on Spark测试

1）启动 hive 客户端

bin/hive

（2）创建一张测试表

hive (default)> create table huanhuan(id int, name string);

hive (default)> show tables;
OK
tab_name
huanhuan
Time taken: 0.117 seconds, Fetched: 1 row(s)

3）通过 insert 测试效果

hive (default)> insert into huanhuan values(1,'haoge');

Query ID = root_20230604114221_a1118af6-6182-455b-80fa-308382ddbee0
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
  set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
  set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
  set mapreduce.job.reduces=<number>
Running with YARN Application = application_1685849514092_0001
Kill Command = /opt/module/hadoop-2.7.0/bin/yarn application -kill application_1685849514092_0001
Hive on Spark Session Web UI URL: http://192.168.1.250:43725

Query Hive on Spark job[0] stages: [0, 1]
Spark job[0] status = RUNNING
--------------------------------------------------------------------------------------
          STAGES   ATTEMPT        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED
--------------------------------------------------------------------------------------
Stage-0 ........         0      FINISHED      1          1        0        0       0
Stage-1 ........         0      FINISHED      1          1        0        0       0
--------------------------------------------------------------------------------------
STAGES: 02/02    [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 23.28 s
--------------------------------------------------------------------------------------
Spark job[0] finished successfully in 23.28 second(s)
Loading data to table default.huanhuan
OK
col1	col2
Time taken: 98.25 seconds

Spark on yarn & spark on hive配置

编辑 SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf

spark.master yarn
spark.driver.memory 512m
spark.yarn.am.memory 512m
spark.executor.memory 512m


# 配置spark日志
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://192.168.1.250:8020/spark-logs
spark.history.provider org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider
spark.history.fs.logDirectory hdfs://192.168.1.250:8020/spark-logs
spark.history.fs.update.interval 10s
spark.history.ui.port 18080

编辑/etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$LD_LIBRARY_PATH

source/etc/profile

source  /etc/profile

拷贝hadoop和hive的配置到spark
把hadoop下的
core-site.xml
hdfs-site.xml
拷贝到 SPARK_HOME/conf/

hive下的配置
hive-site.xml
拷贝到 SPARK_HOME/conf/

拷贝mysql的驱动

 cp mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar $SPARK_HOME/jars/

例子
main.py

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row

spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

df=spark.sql("show databases")
df.show()
# https://www.projectpro.io/recipes/write-csv-data-table-hive-pyspark

提交脚本
submit.sh文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-635845.html

SPARK_PATH=/opt/module/spark
YARN_QUEUE=default
# DEPLOY_MODE=cluster
DEPLOY_MODE=client

${SPARK_PATH}/bin/spark-submit \
 --master yarn \
 --name "spark_demo_lr" \
 --queue ${YARN_QUEUE} \
 --deploy-mode ${DEPLOY_MODE} \
 --driver-memory 4g \
 --driver-cores 2 \
 --executor-memory 4g \
 --executor-cores 2 \
 --num-executors 2 \
 --conf spark.default.parallelism=10 \
 --conf spark.executor.memoryOverhead=2g \
 --conf spark.driver.memoryOverhead=1g \
 --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 \
 --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=true \
 ./main.py

到了这里，关于Hive on Spark环境搭建的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！