Hive on spark环境搭建_hive on spark 部署

3.1 Hive环境搭建

3.1.1 Hive引擎简介

Hive引擎包括：默认MR、tez、spark

Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。

Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。

3.1.2 Hive on Spark配置

1）兼容性说明

注意： 官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5，所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。

编译步骤： 官网下载Hive3.1.2源码，修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0，如果编译通过，直接打包获取jar包。如果报错，就根据提示，修改相关方法，直到不报错，打包获取jar包。

2）在Hive所在节点部署Spark

如果之前已经部署了Spark，则该步骤可以跳过，但要检查SPARK_HOME的环境变量配置是否正确。

（1）Spark官网下载jar包地址：
http://spark.apache.org/downloads.html
（2）上传并解压解压spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[atguigu@hadoop102 software]$ mv /opt/module/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 /opt/module/spark
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（3）配置SPARK_HOME环境变量

[atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
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添加如下内容

# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
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source 使其生效

[atguigu@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
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３）在hive中创建spark配置文件

[atguigu@hadoop102 software]$ vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf
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添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行）

spark.master                               yarn
spark.eventLog.enabled                   true
spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory                    1g
spark.driver.memory					   1g
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在HDFS创建如下路径，用于存储历史日志

[atguigu@hadoop102 software]$ hadoop fs -mkdir /spark-history
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４）向HDFS上传Spark纯净版jar包

说明1： 由于Spark3.0.0非纯净版默认支持的是hive2.3.7版本，直接使用会和安装的Hive3.1.2出现兼容性问题。所以采用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，避免冲突。

说明2： Hive任务最终由Spark来执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径，这样集群中任何一个节点都能获取到。

（1）上传并解压spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf /opt/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
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（2）上传Spark纯净版jar包到HDFS

[atguigu@hadoop102 software]$ hadoop fs -mkdir /spark-jars
[atguigu@hadoop102 software]$ hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars
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５）修改hive-site.xml文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml
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添加如下内容

<!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
<property>
    <name>spark.yarn.jars</name>
    <value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
</property>
  
<!--Hive执行引擎-->
<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
</property>
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3.1.3 Hive on Spark测试

（1）启动hive客户端

[atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive
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（2）创建一张测试表

hive (default)> create table student(id int, name string);
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（3）通过insert测试效果

hive (default)> insert into table student values(1,'abc');
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若结果如下，则说明配置成功

3.2 Yarn配置

3.2.1 增加ApplicationMaster资源比例

容量调度器对每个资源队列中同时运行的Application Master占用的资源进行了限制，该限制通过yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent参数实现，其默认值是0.1，表示每个资源队列上Application Master最多可使用的资源为该队列总资源的10%，目的是防止大部分资源都被Application Master占用，而导致Map/Reduce Task无法执行。

生产环境该参数可使用默认值。但学习环境，集群资源总数很少，如果只分配10%的资源给Application Master，则可能出现，同一时刻只能运行一个Job的情况，因为一个Application Master使用的资源就可能已经达到10%的上限了。故此处可将该值适当调大。

（1）在hadoop102的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml文件中修改如下参数值

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim capacity-scheduler.xml

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
    <value>0.8</value>
</property
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（2）分发capacity-scheduler.xml配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync capacity-scheduler.xml
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（3）关闭正在运行的任务，重新启动yarn集群

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
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