大數據Hadoop之——Spark on Hive 和 Hive on Spark的區別與實現

来源:https://www.cnblogs.com/liugp/archive/2022/04/30/16209394.html
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一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的區別 1）Spark on Hive Spark on Hive 是Hive只作為存儲角色，Spark負責sql解析優化，執行。這裡可以理解為Spark 通過Spark SQL 使用Hive 語句操作Hive表 ,底層運行的還是 Spa ...


目錄

一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的區別

1）Spark on Hive

Spark on Hive 是Hive只作為存儲角色，Spark負責sql解析優化，執行。這裡可以理解為Spark 通過Spark SQL 使用Hive 語句操作Hive表 ,底層運行的還是 Spark RDD。具體步驟如下：

  • 通過SparkSQL，載入Hive的配置文件，獲取到Hive的元數據信息；
  • 獲取到Hive的元數據信息之後可以拿到Hive表的數據；
  • 通過SparkSQL來操作Hive表中的數據。

具體實現在我之前的博文中已經講過，在這裡就不再重覆了，實現很簡單，可以參考：大數據Hadoop之——Spark SQL+Spark Streaming

【總結】Spark使用Hive來提供表的metadata信息。

2）Hive on Spark（本章實現）

Hive on Spark是Hive既作為存儲又負責sql的解析優化，Spark負責執行。這裡Hive的執行引擎變成了Spark，不再是MR，這個要實現比Spark on Hive麻煩很多, 必須重新編譯你的spark和導入jar包，不過目前大部分使用的確實是spark on hive。

  • Hive預設使用MapReduce作為執行引擎，即Hive on MapReduce。實際上，Hive還可以使用Tez和Spark作為其執行引擎，分別為Hive on Tez和Hive on Spark。由於MapReduce中間計算均需要寫入磁碟，而Spark是放在記憶體中，所以總體來講Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也會比Hive on MapReduce快。由於Hive on MapReduce的缺陷，所以企業里基本上很少使用了。

【總結】hive on spark大體與spark on hive結構類似，只是SQL引擎不同，但是計算引擎都是spark！

參考文檔：

二、Hive on Spark實現

編譯Spark源碼

要使用Hive on Spark，所用的Spark版本必須不包含Hive的相關jar包，hive on spark 的官網上說“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官網下載的編譯的Spark都是有集成Hive的，因此需要自己下載源碼來編譯，並且編譯的時候不指定Hive。最終版本：Hadoop3.3.1+Spark2.3.0+Hive3.1.2，其實主要是spark和hive版本對應上就行，hadoop版本好像沒那麼嚴格，所以這裡hadoop版本我使用當前最新版本，但是還是建議使用hive的pom.xml配置文件里配置的版本。

1）先下載hive源碼包查看spark版本

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
$ wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-src.tar.gz
$ tar -zxvf apache-hive-3.1.2-src.tar.gz
$ egrep 'spark.version|hadoop.version' apache-hive-3.1.2-src/pom.xml

2）下載spark

下載地址：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/

$ cd /opt/bigdata/hadoop/software
# 下載
$ wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0.tgz

3）解壓編譯

# 解壓
$ tar -zxvf spark-2.3.0.tgz
$ cd spark-2.3.0
# 開始編譯，註意hadoop版本
$ ./dev/make-distribution.sh --name without-hive --tgz -Pyarn -Phadoop-2.7 -Dhadoop.version=3.3.1 -Pparquet-provided -Porc-provided -Phadoop-provided
# 或者（這裡不執行下麵這句，因為跟上面等價）
$ ./dev/make-distribution.sh --name "without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided,orc-provided"
命令解釋：
-Phadoop-3.3 \  -Dhadoop.version=3.3.1 \ ***指定hadoop版本為3.3.1
--name without-hive hive 是編譯文件的名字參數
--tgz ***壓縮成tgz格式
-Pyarn 是支持yarn
-Phadoop-2.7 是支持的hadoop版本，一開始使用的是3.3後來提示hadoop3.3不存在，只好改成2.7，編譯成功
-Dhadoop.version=3.3.1 運行環境

但是發現編譯卡住了，原來編譯會自動下載maven和scala，存放在build目錄下，如圖：

自動下載完maven和scala，就開始編譯了，編譯耗時還是比較久，慢慢等待編譯結束吧。

編譯花了半個小時左右，終於編譯完成了。編譯的時間太漫長，下麵我也會把我編譯好的spark包放在網盤上供大家下載使用。

在當前目錄下就有編譯好的spark包

$ ll

4）解壓

$ tar -zxvf spark-2.3.0-bin-without-hive.tgz -C /opt/bigdata/hadoop/server/
$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
$ ll

5）把spark jar包上傳到HDFS

【溫馨提示】hive-site.xml文件里配置需要。

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/
### 創建日誌存放目錄
$ hadoop fs -mkdir -p hdfs://hadoop-node1:8082/tmp/spark
### 在hdfs上創建存放jar包目錄
$ hadoop fs -mkdir -p /spark/spark-2.4.5-jars
## 上傳jars到HDFS
$ hadoop fs -put ./jars/* /spark/spark-2.4.5-jars/

如果使用了打包好的jar包，hive操作時會報如下錯誤：

Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create Spark client for Spark session c8c46c14-4d2a-4f7e-9a12-0cd62bf097db)'
FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Failed to create Spark client for Spark session c8c46c14-4d2a-4f7e-9a12-0cd62bf097db

6）打包spark jar包並上傳到HDFS

【溫馨提示】spark-default.xml文件需要配置打包好的jar包，spark-submit會調用。

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/
$ jar cv0f spark2.3.0-without-hive-libs.jar -C ./jars/ .
$ ll
### 在hdfs上創建存放jar包目錄
$ hadoop fs -mkdir -p /spark/jars
## 上傳jars到HDFS
$ hadoop fs -put spark2.3.0-without-hive-libs.jar /spark/jars/

如果不打包，則會報如下錯誤：

Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hadoop-node1:8082/spark/spark-2.3.0-jars/*.jar
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$29.doCall(DistributedFileSystem.java:1756)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$29.doCall(DistributedFileSystem.java:1749)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1764)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ClientDistributedCacheManager$$anonfun$1.apply(ClientDistributedCacheManager.scala:71)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ClientDistributedCacheManager$$anonfun$1.apply(ClientDistributedCacheManager.scala:71)
at scala.collection.MapLike$class.getOrElse(MapLike.scala:128)
at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ClientDistributedCacheManager.addResource(ClientDistributedCacheManager.scala:71)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.org$apache$spark$deploy$yarn$Client$$distribute$1(Client.scala:480)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.prepareLocalResources(Client.scala:517)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.createContainerLaunchContext(Client.scala:863)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:169)
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:57)
at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:164)
at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:500)
at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2486)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:930)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:921)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:921)
at org.apache.spark.examples.SparkPi$.main(SparkPi.scala:31)
at org.apache.spark.examples.SparkPi.main(SparkPi.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:879)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:197)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:227)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:136)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

7）配置

1、配置spark-defaults.conf

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/conf
# copy一個配置文件
$ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

spark-defaults.conf修改內容如下：

spark.master                     yarn
spark.home                       /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://hadoop-node1:8082/tmp/spark
spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.executor.memory            1g
spark.driver.memory              1g
spark.executor.extraJavaOptions  -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
spark.yarn.archive               hdfs:///spark/jars/spark2.3.0-without-hive-libs.jar
spark.yarn.jars                  hdfs:///spark/jars/spark2.3.0-without-hive-libs.jar


### 參數解釋，不用複製到配置文件中
# spark.master指定Spark運行模式，可以是yarn-client、yarn-cluster...

# spark.home指定SPARK_HOME路徑

# spark.eventLog.enabled需要設為true

# spark.eventLog.dir指定路徑，放在master節點的hdfs中，埠要跟hdfs設置的埠一致（預設為8020），否則會報錯

# spark.executor.memory和spark.driver.memory指定executor和dirver的記憶體，512m或1g，既不能太大也不能太小，因為太小運行不了，太大又會影響其他服務

2、配置spark-env.sh

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/conf
$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
# 在spark-env.sh添加如下內容
$ vi spark-env.sh
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR={HADOOP_HOME}/etc/hadoop/

# 載入
$ source spark-env.sh

在Yarn模式運行時，需要將以下三個包放在HIVE_HOME/lib下 ：scala-library、spark-core、spark-network-common。

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
# 先刪
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/scala-library-*.jar
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/spark-core_*.jar
$ rm -f ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/spark-network-common_*.jar

# copy這三個jar到hive lib目錄下
$ cp jars/scala-library-*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ cp jars/spark-core_*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/
$ cp jars/spark-network-common_*.jar ../apache-hive-3.1.2-bin/lib/

3、配置hive-site.xml

$ cd /opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf/

#配置hive-site.xml，主要mysql資料庫
$ cat << EOF > hive-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>

<!-- 配置hdfs存儲目錄 -->
<property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive_remote/warehouse</value>
</property>

<!-- 所連接的 MySQL 資料庫的地址，hive_remote是資料庫，程式會自動創建，自定義就行 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
  <value>jdbc:mysql://hadoop-node1:3306/hive_remote2?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai</value>
</property>

<!-- 本地模式
<property>
  <name>hive.metastore.local</name>
  <value>false</value>
</property>
-->

<!-- MySQL 驅動 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
  <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

<!-- mysql連接用戶 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>root</value>
</property>

<!-- mysql連接密碼 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>123456</value>
</property>

<!--元數據是否校驗-->
<property>
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
</property>

<property>
  <name>system:user.name</name>
  <value>root</value>
  <description>user name</description>
</property>

<!-- host -->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>hadoop-node1</value>
  <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.</description>
</property>

<!-- hs2埠 -->
<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>11000</value>
</property>

<property>
  <name>hive.metastore.uris</name>
  <value>thrift://hadoop-node1:9083</value>
</property>

<!--Spark依賴位置，上面上傳jar包的hdfs路徑-->
<property>
    <name>spark.yarn.jars</name>
    <value>hdfs:///spark/spark-2.3.0-jars/*.jar</value>
</property>

<!--Hive執行引擎，使用spark-->
<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
</property>

<!--Hive和spark連接超時時間-->
<property>
    <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
    <value>10000ms</value>
</property>

</configuration>
EOF

8）設置環境變數

在/etc/profile添加如下配置：

export HIVE_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

載入

$ source /etc/profile

9）初始化資料庫（mysql）

不清楚的可以先看一下這篇文章 大數據Hadoop之——數據倉庫Hive

# 初始化，--verbose：查詢詳情，可以不加
$ schematool -initSchema -dbType mysql --verbose

10）啟動或者重啟hive的metstore服務

# 先查進程是否存在，存在則kill掉
$ ss -atnlp|grep 9083
# 啟動metstore服務
$ nohup hive --service metastore &

11）測試驗證

先驗證編譯好的spark是否ok，就用spark提供的示例：SparkPI

$ spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1G \
--num-executors 3 \
--executor-memory 1G \
--executor-cores 1 \
/opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/examples/jars/spark-examples_*.jar 10

從上圖發現編譯好的spark包是沒問題的，接下來就是驗證hive提交spark任務

$ mkdir /opt/bigdata/hadoop/data/spark
$ cat << EOF > /opt/bigdata/hadoop/data/spark/test1230-data
1,phone
2,music
3,apple
4,clothes
EOF

# 啟動hive
$ hive
# 創建表，通過逗號分隔欄位
create table test1230(id string,shop string) row format delimited fields terminated by ',';
# 從local載入數據，這裡的local是指hs2服務所在機器的本地linux文件系統
load data local inpath '/opt/bigdata/hadoop/data/spark/test1230-data' into table test1230;
# 通過insert添加數據，會提交spark任務
select * from test1230;
select count(*) from test1230;

最後提供我上面編譯好的spark2.3.0版本的包，下載地址如下：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1OY_Mn8UdRkTiiMktjQ3wlQ
提取碼：8888


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