hive on spark部署

来源：互联网发布：淘宝有卖电棍的么编辑：程序博客网时间：2024/04/26 14:50

本文档相关软件的版本：spark-1.0.2、hadoop2.4.0和hive-0.13.0

一、编译打包

1、准备

将 hadoop gateway所使用的 hadoop 相关配置文件(*-site.xml)放到 spark 的代码里的 core/src/main/resources/下进行打包，否则可能会出现找不到rm以及 nn 等情况。

2、打发布包

spark的编译方式有多种，这里只讲解用脚本使用maven进行编译打包的方法，在用编译打包之前需要给maven进程配置足够内存：

   export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m”

spark默认编译包不支持hive，需要在编译的时候需要通过--with-hive指定，在spark源代码路径下执行：

   ./make-distribution.sh --hadoop 2.4.0 --with-yarn --tgz —with-hive

运行完成之后会生成一个发布包：spark-1.0.2-bin-2.4.0.tgz

二、部署

1、拷贝spark-1.0.2-bin-2.4.0.tgz包到部署节点并解压

2、拷贝hive的配置hive-site.xml文件到conf/目录下

3、拷贝mysql-connector-java-5.1.15-bin.jar包到lib/目录下

4、上传lib/spark-assembly-1.0.2-hadoop2.4 .0.jar文件到hdfs目录hdfs://ns1//spark/jars下

5、配置conf/spark-env.sh，内容如下：

export SPARK_JAR=hdfs://ns1//spark/jars/spark-assembly-1.0.2-hadoop2.4 .0.jarexport HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.4.0/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.4.0/etc/hadoop export SPARK_YARN_USER_ENV="CLASSPATH=/usr/local/hadoop-2.4.0/etc/hadoop/"export SPARK_SUBMIT_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop-2.4.0/lib/native/export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/local/spark-1.0.2/lib/mysql-connector-java-5.1.15-bin.jar

配置conf/spark-defaults.conf,内容如下：

spark.yarn.historyServer.address 10.39.5.23:18080spark.eventLog.enabled truespark.eventLog.dir   hdfs://ns1/spark/logs

三、启动spark的history server

执行：

./sbin/start-history-server.sh hdfs://ns1/spark/logs/

四、验证

1、spark安装目录下执行：

./bin/spark-shell --master yarn  --num-executors 4 --driver-memory 2g --executor-memory 2g --executor-cores 1

2、spark-shell启动成功之后分别执行以下三行命令

val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)import hiveContext._hql("select * from mds_user_info limit 1”).collect().foreach(println)

如果执行成功，说明hive on spark部署成功

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也可以参考我同事的blog：

http://dj1211.com/?p=221

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