摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。
本文分享自华为云社区《Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?》,作者:dayu_dls 。
结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。Hive和SparkSQL都不负责计算。Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez。Spark可以连接多种数据源,然后使用SparkSQL来执行分布式计算。
(1)首先安装包要选择对,否则就没有开始了。
Hive版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar
spark版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive(不需要把Hive编译进去)
access能用sql、(2)假设你已经安装好Hive(元数据为Derby)和spark,那么默认Hive走mr,需要修改以下配置让Hive走spark
<property><name>hive.execution.engine</name><value>spark</value>
</property>
(3)配置环境变量及运行时参数
在hive-site.xml中配置SPARK_HOME;
在hive-site.xml或者或者spark-default.conf或者spark-env.conf配置spark运行时参数,也可以在Hive运行环境中设置临时参数:
set spark.master=<Spark Master URL>
set spark.eventLog.enabled=true;
set spark.eventLog.dir=<Spark event log folder (must exist)>
set spark.executor.memory=512m;
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;
将编译好的Spark安装包中lib目录下的spark-assembly-*.jar包添加至HIVE_HOME/lib中
(4)启动Hive
/opt/hive/bin/hive --service metastore
Hive和Hadoop关系。(5)启动Hive命令行窗口
beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 或者 /opt/hive/bin/hive
(6)开启你的Hive on spark之旅
0: jdbc:hive2://localhost:10000> create table test (f1 string,f2 string) stored as orc;No rows affected (2.018 seconds)0: jdbc:hive2://localhost:10000> insert into test values(1,2);
(1)获取包
Hive版本:apache-hive-2.1.1-bin.tar
spark版本:spark-1.6.3-bin-hadoop2.4(需要把Hive编译进去)
(2)在$SPARK_HOME/conf目录创建hive-site.xml文件,内容如下:
<configuration>
<property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master1:9083</value> <description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description> </property>
</configuration>
Apache Spark。(3)如果你使用的元数据库是mysql,那么请把mysql驱动放到$SPARK_HOME/lib下,否则跳过。
(4)启动Hive元数据服务,待spark运行时访问。
(5)执行命令
./bin/spark-shell --master spark://master:7077
scala> val hc = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc);
scala> hc.sql("show tables").collect.foreach(println)
[sougou,false]
[t1,false]
spark提供了spark-sql命令可以直接操作hive或impala,可以启用sparkthriftserver服务,然后利用beeline远程连接spark,利用spark sql。sparksql的诞生其实就是为了代替hsql。Sparksql的元数据也是使用hive的metastore进行管理,所以需要配置hive.metastore.uris参数。
这里说下sparkthriftserver和hivethriftserver的区别,二者的端口一定要区分:
hivethriftserver:hive服务端的服务,远程通过jdbc或者beeline连接,使用hsql操作hive。
sql倒序,sparkthriftserver:spark的服务,远程通过jdbc或者beeline连接spark,使用spark sql操作hive。
(1)在$SPARK_HOME/conf目录创建hive-site.xml文件,内容如下:
<configuration>
<property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://master1:9083</value> <description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description> </property>
<!--Thrift JDBC/ODBC server--><property><name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name><value>5</value></property><property><name>hive.server2.thrift.max.worker.threads</name><value>500</value></property><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10001</value></property><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>master</value></property>
</configuration>
(2)启动sparkthriftserver
./start-thriftserver.sh --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --master yarn --driver-class-path /data/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/jars/mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar --executor-memory 5g --total-executor-cores 5
启动sparkthriftserver后,后台默认会执行spark-sql命令,实际上是用spark-submit向yarn提交一个任务。这样就会在yarn的8088页面任务栏中起一个常驻任务,用来执行spark sql。
(3)连接spark
./beeline -u jdbc:hive2://172.168.108.6:10001 -n root
(4)这里的sql可以在8088页面看到执行过程。
sql having。
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