详解Hive on Spark配置_hive on spark 配置

Hive on Spark配置

Hive引擎默认的是MapReduce，就是没执行一个Hive语句，其实都是运行了一个MR程序，都知道的，MR虽好，但是慢呢。所以在时代的驱使下，就出现了把Hive的引擎更换的需要，通常Hive的引擎还有tez、Spark。我们经常听到Hive on Spark和Spark on Hive，不明所以的小伙伴还会以为这两个是倒装句，其实不然，Hive on Spark 和 Spark on Hive有着很大的区别

Hive on Spark：直译就是把Hive 放到 Spark上，意思就是把Hive的引擎改为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：直译就是把Spark放到Hive上，就是将Spark处理的数据放在Hive上，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

Hive on Spark的配置

兼容性说明

官网下载之后的Hive3.1.2和Spark3.0.0是不兼容的，Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5，所以需要重新编译Hive才能和Spark3.0.0兼容。或者选择Spark2.4.5版本，当然了，选择Spark2.4.5是不可能的，虽然省事，但是我们都不怕麻烦

编译过程也很简单，是的，也很简单简单简单，只需要去官网下载Hive3.1.2的源码，然后再pom文件中将Spark的引用版本改为3.0.0就可以，如果编译通过，直接打成jar包，是不是很简单。但是如果不通过，那就根据报错信息修改，直到不报错，然后达成jar包，确实很简单吧-~-

配置

1. 上传解压saprk-3.0.0-hadoop-bin-3.2.tgz，具体tar包啥名字记不清了，大概长这个样子吧

2. 配置SPARK_HOME环境变量

3. 在hive的配置文件目录下新建spark的配置文件，添加以下内容

   spark.master                               yarn
   spark.eventLog.enabled                   true
   spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
   spark.executor.memory                    1g
   spark.driver.memory					   1g
   1
   2
   3
   4
   5

   根据配置文件设置的历史目录，在hdfs上新建相应的目录

   hadoop fs -mkdir /spark-history
   1

4. 向HDFS上传Spark纯净版jar包

   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。

   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

   • 上传并解压spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz

     tar -zxvf /opt/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz
     1

   • 上传Spark纯净版jar包到HDFS

     hadoop fs -mkdir /spark-jars
     hadoop fs -put spark-3.0.0-bin-without-hadoop/jars/* /spark-jars
     1
     2

5. 修改hive-site.xml文件

   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>
   
   <!--Hive和Spark连接超时时间-->
   <property>
       <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
       <value>10000ms</value>
   </property>
   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
   10
   11
   12
   13
   14
   15
   16
   17

   hive.spark.client.connect.timeout的默认值是1000ms

   如果在执行hive的insert语句中出现以下异常，就可以把这个参数调大一点

   FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Spark client for Spark session d9e0224c-3d14-4bf4-95bc-ee3ec56df48e
   1

到这里，Hive on Spark就已经配置完了，可以进行测试，看是否配置成功

启动客户端之后，插入一条数据

hive (default)> insert into table student values(1,'abc');
1

结果如上所示，就是配置成功