如何使用SparkSQL在hive中使用Spark的引擎计算

在hive中，由于hive自带的计算引擎计算比较慢，这个时候可以使用spark替换hive的计算引擎，可以增加hive的计算速度。

在替换之前，首先虚拟机上要有spark的集群模式，spark 的yarn集群模式，需要hdfs，yran，hive

# 启动HDFS服务：NameNode和DataNodes

# 启动HiveMetaStore 服务

hive-server-manager.sh start

我这里hive的服务全部启动了，也可以单独启动iveMetaStore

# 设置Spark日志级别
cd /opt/installs/spark/conf/（这里的路径是你集群spark的配置文件设置）
mv log4j.properties.template log4j.properties
vi log4j.properties
#修改19行INFO为WARN
log4j.rootCategory=WARN, console

然后启动客户端（测试，是否可以通过spark进入hive的数据库）

spark-sql --master yarn --conf spark.sql.shuffle.partitions=2

进入之后测试一下能否打开看到数据库和打开数据库

然后启动spark在hive的引擎

/opt/installs/spark/sbin/start-thriftserver.sh \ （这个是我的spark配置的位置，按自己的位置配置）
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10001 \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=bigdata01 \
--master yarn \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=2

启动服务，该服务不会停止，一直在后台启动，假如启动不了，记得查看日志。

然后用dataGrip远程链接

然后下载驱动，之前设置的端口是10001，默认的10000和hive的冲突，所以改成10001

然后进入spark中测试一下

这时候，在spark中的操作，hive中也会同步，速度很快，到这里就算结束了

关闭thiftServer:

/opt/installs/spark/sbin/stop-thriftserver.sh

但是在这之中可能会遇到问题：

hive中的数据库和sparksql 操作的数据库不是同一个。

解决方案：在hive 下修改hive-site.xml

<property>
       <name>hive.metastore.schema.verification</name>
       <value>false</value>
   </property>

将hive-site.xml 复制到 spark的conf 下

cp /opt/installs/hive/conf/hive-site.xml /opt/installs/spark/conf

修改spark下的hive-site.xml

<property>
       <name>hive.server2.thrift.port</name>
       <value>10001</value>
       <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface when hive.server2.transport.mode is 'binary'.</description>
   </property>

接着分发一下：

xsync.sh /opt/installs/spark/conf/hive-site.xml

重启thrift服务：

/opt/installs/spark/sbin/stop-thriftserver.sh

/opt/installs/spark/sbin/start-thriftserver.sh --hiveconf hive.server2.thrift.port=10001 --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=bigdata01 --master yarn --conf spark.sql.shuffle.partitions=2

配置spark集群的yarn模式

配置第一台虚拟机‘

cd /opt/modules/
tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs
cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-yarn
rm -rf /opt/installs/spark
ln -s /opt/installs/spark-yarn /opt/installs/spark

修改spark-env.sh配置文件

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim /opt/installs/spark/conf/spark-env.sh
## 22行左右设置JAVA安装目录、HADOOP和YARN配置文件
目录
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
## 历史日志服务器
export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

修改spark-defaults.conf 文件：

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf
## 添加内容：
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs
spark.eventLog.compress true
spark.yarn.historyServer.address bigdata01:18080
spark.yarn.jars hdfs://bigdata01:9820/spark/jars/*

修改log4j.properties

mv log4j.properties.template log4j.properties

修改级别为WARN,打印日志少一点。

上传spark jar包：

#因为YARN中运行Spark，需要用到Spark的一些类和方法
#如果不上传到HDFS，每次运行YARN都要上传一次，比较慢
#所以自己手动上传一次，以后每次YARN直接读取即可
hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars/
hdfs dfs -put /opt/installs/spark/jars/* /spark/jars/

修改yarn-site.xml

cd /opt/installs/hadoop/etc/hadoop

检查以下内置少什么，就配什么。
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>



<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://bigdata01:19888/jobhistory/logs</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>

分发一下yarn-site.xml（分发给其他虚拟机）

xsync.sh yarn-site.xml

将第一台机器的spark-yarn分发到第二台和第三台

xsync.sh /opt/installs/spark-yarn

超链接也分发一下：
xsync.sh /opt/installs/spark

启动

# 启动yarn
start-yarn.sh
# 启动MR的JobHistoryServer：19888
mapred --daemon start historyserver
# 启动Spark的HistoryServer:18080
/opt/installs/spark/sbin/start-history-server.sh

测试

测试官方给的PI值的计算：

/opt/installs/spark/bin/spark-submit --master yarn /opt/installs/spark/examples/src/main/python/pi.py 10

假如你遇到这个输出，说明资源有限，可以等一等

测试自己编写的wordcount案例

/opt/installs/spark/bin/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 512M \
--driver-cores 1 \
--supervise \
--executor-memory 1G \
--executor-cores 1 \
--total-executor-cores 2 \
/home/pyspark_core_word_args.py \
/spark/wordcount/input \
/spark/wordcount/output001

你也可以测试一下cluster模式，看是否支持？
经过测试，yarn集群下，cluster模式是支持的。在standalone模式下，不支持cluster