[CDH] CDH5.13.1集成 Apache Spark2.3.4（CDS 2.3.4）

爱被打了一巴掌 2022-02-25 17:44 357阅读 0赞

背景：已有CDH5.13.1，集成[CDS 2.3.4(Apache Spark 2.3.4）][CDS 2.3.4_Apache Spark 2.3.4]。

# 1. 环境： #

*  操作系统：CentOS7.3
 *  CM：CM-5.13.1
 *  CDH：CDH5.13.1
 *  JDK：1.8.0\_151
 *  Scala：Scala 2.11.12

# 2. 集成步骤： #

## 2.1 环境准备 ##

按照[官方文档][CDS 2.3.4_Apache Spark 2.3.4]要求安装好所有的软件：

*  CDH版本CDH 5.9 +
 *  CM版本CM 5.11+ 
 *  Scala版本Scala-2.11
 *  Python版本：python2.7+ or Python3.4+
 *  JDK版本：JDK8

## 2.2 下载安装包 ##

下载CDS包个parcels包：

[root@vm CDS2.3.4]# wget http://archive.cloudera.com/spark2/csd/SPARK2_ON_YARN-2.3.0.cloudera4.jar
    [root@vm CDS2.3.4]# wget http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.3.0.cloudera4/manifest.json
    [root@vm CDS2.3.4]# wget http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.3.0.cloudera4/SPARK2-2.3.0.cloudera4-1.cdh5.13.3.p0.611179-el7.parcel
    [root@vm CDS2.3.4]# wget http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.3.0.cloudera4/SPARK2-2.3.0.cloudera4-1.cdh5.13.3.p0.611179-el7.parcel.sha1

## 2.3 拷贝CSD文件包到 ##

拷贝CSD文件包到/opt/cloudera/csd/路径下，修改文件的属主为cloudera-scm:cloudera-scm，属性644。

[root@vm ~]# cd /opt/cloudera/csd/
    [root@vm csd]# ls -ltr
    -rw-r--r--. 1 root root     19037 Apr  2 16:37 SPARK2_ON_YARN-2.3.0.cloudera4.jar
    [root@vm csd]#

拷贝Parcel包到/opt/cloudera/parcel-repo路径下，修改文件的属主为cloudera-scm:cloudera-scm，属性644。

[root@vm parcel-repo]# pwd
    /opt/cloudera/parcel-repo
    [root@vm parcel-repo]# ls -ltr
    -rw-r--r--. 1 cloudera-scm cloudera-scm  191904064 Apr  2 16:37 SPARK2-2.3.0.cloudera4-1.cdh5.13.3.p0.611179-el7.parcel
    -rw-r--r--. 1 cloudera-scm cloudera-scm         41 Apr  2 16:37 SPARK2-2.3.0.cloudera4-1.cdh5.13.3.p0.611179-el7.parcel.sha
    -rw-r--r--. 1 cloudera-scm cloudera-scm       5171 Apr  2 16:37 manifest.json
    [root@vm parcel-repo]#

## 2.4 重启CM Server ##

[root@vm ~]# /opt/cm-5.13.1/etc/init.d/cloudera-scm-server restart

## 2.5 激活SPARK2 ##

登录CM页面 -> 主机 -> Parcel，已经可以看到多了SPARK2选项，如果没有，点击右上角的检查新Parcel，页面会刷新出来。依次点击SPARK2后面的分配 -> 激活，完成激活。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 2.6 添加SPARK2到集群中 ##

### 2.6.1 集群添加SPARK2服务 ###

CM控制台导航 -> 主机 -> 点击Cluster名称 -> 操作 -> 添加服务 -> 给Spark2打勾，继续。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### 2.6.2 为Spark2服务选择一种依赖： ###

*  HDFS，Hive，YARN，ZooKeeper：如果集群中有装Hive服务并且希望从Spark应用程序访问Hive表，选这个，将Hive作为依赖加入，同时配置Hive客户端对Spark应用程序永久有效。后面再为Spark2分配角色时，将gateway添加到每台主机。
 *  HDFS，YARN，ZooKeeper：如果不需要hive服务，选最后一个

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 2.6.3 添加gateway角色 ###

在角色分配时，为每台主机添加gateway角色。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

点击Finish之后，按照控制台的提示重启依赖关系服务。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]至此，Spark2安装完成。

# 3. 配置CDH集群环境默认Spark版本为Spark2 #

因为我们的集群安装了CDH内置的Spark1，继而集成了Spark2，现在集群上有两个版本的Spark存在。环境变量默认pyspark/spark-shell都是指向Spark1，我们可以直接使用pyspark2/spark2-shell来执行Spark2，使用时注意区分。也可以使用[Cloudera官方提供的脚本][Cloudera]来修改系统的环境配置默认指向Spark2.

# 4. 配置Hive on Spark #

Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也会比Hive on mr快。[我们设置Hive的执行引擎设置为Spark][Hive_Spark]。

Spark运行模式分为三种1、Spark on YARN 2、Standalone Mode 3、Spark on Mesos。  
Hive on Spark默认支持Spark on YARN模式，因此我们选择Spark on YARN模式。Spark on YARN就是使用YARN作为Spark的资源管理器。分为Cluster和Client两种模式。

## 4.1 配置Hive依赖 ##

CM控制台 -> Hive -> Configuration -> 搜索Spark On YARN Service -> 在出来的结果Spark On YARN Service上选择Spark（CDH5.13.1默认为Spark，不需要修改）。

## 4.2 修改Spark2配置 ##

CM控制台 -> Spark2 -> Instances -> 在HiveServer2运行的主机上添加一个Spark gateway角色。之后根据CM页面要求重新部署服务，重启各服务。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

# #

## 4.3 配置Hive执行引擎 ##

CDH上的Hive支持两种执行引擎：MapReduce和Spark。要配置Hive的执行引擎，有两种方法：

① 在Hive 客户端执行命令前设置执行引擎

Beeline - 在每个查询前设置执行引擎：set hive.execution.engine=engine（spark/mr，默认是mr）。例如：

#设置Hive执行引擎为spark
    set hive.execution.engine=spark;
    
    # 查看现在在run的执行引擎
    set hive.execution.engine;

② [通过CM控制台全局修改Hive的执行引擎][CM_Hive]，会全局修改Hive的执行引擎（官方不推荐）

CM控制台 -> Hive -> Configuration -> Default Execution Engine -> Spark

配置Hive on Spark2：

[https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-14-x/topics/admin\_hos\_oview.html][Hive_Spark]

[https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-14-x/topics/admin\_hive\_configure.html\#concept\_i3p\_2lv\_cv][CM_Hive]

2. 配置属性

3. 配置Hive

4. 配置Executor Memory Size

为了让Hive工作在spark上，你必须在HiveServer2所在机器上部署spark gateway角色。另外，hive on spark不能读取spark的配置，也不能提交spark作业。

在使用过程中，需要手动设置如下命令，以便让之后的查询都能使用spark引擎。

set hive.execution.engine=spark;

其他注意事项：

1.  CSD（Apache Spark）只支持使用parcel机制安装，且CM不支持在同一集群中同时使用parcels和packages。如果CDH是基于packages安装的，则无法安装CDS；
2.  CM管理的同一cluster支持内置的Spark1.0和集成的Spark2.X同时运行，但不能存在多个版本的Spark2.X（CDS）；
3.  CDS Maven仓库：[CDS Maven Repository][]；
4.  SPARK2 History Server端口号是18089（CDH内置的Spark1端口为18088）；
5.  配置spark用户组可以访问hive metastore：CM -> Hive -> Confguration -> 搜索hadoop.proxyuser.hive.groups -> 点击+号，输入sparkers组名并保存 -> 重启Hive服务。

[CDS 2.3.4_Apache Spark 2.3.4]: https://www.cloudera.com/documentation/spark2/latest/topics/spark2_installing.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220225/b94aefdb8e3a46c69eb9c2a00cbf2829.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220225/f2a56be7116e4568a7aba08ce5a78d83.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220225/97aec748090f4d09ae7b77788aa0fadc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220225/db57e90bf6094bb3827e7f04eb1942f2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220225/e9f2fdd54929415a83d3d9be0dc6d8e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220225/add34bd5a8c141159f0fdcba1ae3e937.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220225/b5c8066ca7a64d5eafa570b8f200f705.png
[Cloudera]: https://www.cloudera.com/documentation/spark2/latest/topics/spark2_admin.html
[Hive_Spark]: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-14-x/topics/admin_hos_oview.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dhd2E4ODk5_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220225/69c04c1103e6452dbb43f97953eb95ca.png
[CM_Hive]: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-14-x/topics/admin_hive_configure.html#concept_i3p_2lv_cv
[CDS Maven Repository]: https://www.cloudera.com/documentation/spark2/latest/topics/spark2_packaging.html#versions