Spark On Hive的原理及配置

• Spark本身是一个执行引擎，而没有管理metadate的能力，当我们在执行SQL的时候只能将SQL转化为RDD提交。而对于一些数据中的元数据Spark并不知道，而Spark能写SQL主要是通过DataFrame进行注册的。
• 这时候我们就可以借助Hive中的MetaStore进行元数据管理。也就是说把Hive中的metastore服务器直接拿过来给Spark使用。

配置步骤

1. 在spark安装的conf目录下创建hive-site.xml

<configuration><!-- 告知spark创建表位置 --><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/user/hive/warehouse</value></property><!-- 告知spark hive metastore位置 --><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node1:9083</value></property>
</configuration>

2. 将mysql驱动Jar包放在spark安装的jars目录中
3. 确保Hive配置了metastore的服务

<!-- 远程模式部署metastore metastore地址 -->
<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node1:9083</value>
</property>

4. 启动metastore服务

 nohup bin/hive --service metastore 2>&1 >> /export/server/apache-hive-3.1.2/log/metastore.log &

5. 测试：在spark安装的bin目录下，启动spark-sql直接编写sql。

在代码中集成Spark On Hive

# 确保metastore服务是开启的
if __name__ == '__main__':ss = SparkSession.builder \.appName("test") \.master("local[*]") \.config("spark.sql.shuffle.partitions", 2) \.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse/") \.config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083") \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()sc = ss.sparkContextss.sql('''select * from student''').show()

Spark分布式SQL执行原理及配置

• Spark中ThriftServer，监听10000端口的服务，能够使开发者直接使用数据库工具或者代码连接，并且直接通过编写SQL来操作Spark。前提确保metastore服务+spark on hive配置

配置步骤

1. 配置spark on hive步骤相同
2. 启动ThriftServer服务

./start-thriftserver.sh --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1 --master local[2]

3. 测试：通过DBeaver等工具连接Spark
   

在代码中集成Spark JDBC ThriftServer

1. 安装pyhive所需要的linux依赖包

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel gcc make gcc-c++ python-devel cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-plain cyrus-sasl-gssapi -y
pip install pyhive pymysql sasl thrift thrift_sasl

2. 代码测试

from pyhive import hiveif __name__ == '__main__':# 获取到Hive（Spark Thrift连接）conn = hive.connect(host="node1", port=10000, username="root")# 获取一个游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQLcursor.execute("SELECT * FROM student")# 通过fetchall函数返回结果res = cursor.fetchall()print(res)

总结

• 分布式SQL执行引擎就是使用Spark提供的ThriftServer服务，以“后台进程”的模式持续运行，对外提供端口。
• SQL提交后，底层运行的就是Spark任务。相当于构建了一个以MetaStore服务为元数据，Spark为执行引擎的数据库服务，像操作数据库那样方便的操作SparkSQL进行分布式的SQL计算。