Spark SQL+Hive历险记

拼搏现实的明天。 2022-08-19 14:27 245阅读 0赞

基础依赖环境  
Apache Hadoop2.7.1  
Apache Spark1.6.0  
Apache Hive1.2.1  
Apache Hbase0.98.12  
  
（1）提前安装好scala的版本，我这里是2.11.7  
  
（2）下载spark-1.6.0源码，解压进入根目录编译  
  
（3）dev/change-scala-version.sh 2.11  
修改pom文件，修改对应的hadoop，hbase，hive的版本  
  
执行编译支持hive功能的spark  
（4）mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.1 -Dscala-2.11 -DskipTests clean package  
三种测试方式：

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  bin/spark-submit --**class** org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://h1:7077 examples/target/spark-examples\_2.11-1.6.0.jar 100
2.  
3.  bin/spark-submit --**class** org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster examples/target/spark-examples\_2.11\-1.6.0.jar 10
4.  
5.  bin/spark-submit --**class** org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client examples/target/spark-examples\_2.11\-1.6.0.jar 10

（一）：命令行Spark SQL接口调试  
编译成功后，将提前安装好的hive/conf/hive-site.xml拷贝到spark的conf/目录下，  
执行，spark-sql的启动命令，同时使用--jars 标签把mysql驱动包，hadoop支持的压缩包，以及通过hive读取hbase相关的jar包加入进来，启动

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  bin/spark-sql --jars 
2.   lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar, 
3.  lib/hadoop-lzo-0.4.20\-SNAPSHOT.jar, 
4.  /ROOT/server/hive/lib/hive-hbase-handler-1.2.1.jar, 
5.  /ROOT/server/hbase/lib/hbase-client-0.98.12\-hadoop2.jar, 
6.  /ROOT/server/hbase/lib/hbase-common-0.98.12\-hadoop2.jar, 
7.  /ROOT/server/hbase/lib/hbase-server-0.98.12\-hadoop2.jar, 
8.  /ROOT/server/hbase/lib/hbase-hadoop2-compat-0.98.12\-hadoop2.jar, 
9.  /ROOT/server/hbase/lib/guava-12.0.1.jar, 
10. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-protocol-0.98.12\-hadoop2.jar, 
11. /ROOT/server/hbase/lib/htrace-core-2.04.jar

（二）：Intellj IDEA15.0里面代码调试:  
sbt的依赖：

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  //下面不需要使用的依赖，大家可根据情况去舍
2.  name := "scala-spark"
3.  
4.  version := "1.0"
5.  
6.  scalaVersion := "2.11.7"
7.  
8.  //使用公司的私服，去掉此行则使用默认私服
9.  resolvers += "Local Maven Repository" at "http://xxxx:8080/nexus/content/groups/public/"
10. 
11. //使用内部仓储
12. externalResolvers := Resolver.withDefaultResolvers(resolvers.value, mavenCentral = **false**) 
13. 
14. //Hadoop的依赖
15. libraryDependencies += "org.apache.hadoop" % "hadoop-client" % "2.7.1" //% "provided"
16. 
17. //Habse的依赖
18. libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "0.98.12-hadoop2" // % "provided"
19. 
20. libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "0.98.12-hadoop2" //% "provided"
21. 
22. libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "0.98.12-hadoop2" //% "provided"
23. 
24. //Spark的依赖
25. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core\_2.11" % "1.6.0" //% "provided"
26. 
27. //Spark SQL 依赖
28. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql\_2.11" % "1.6.0" //% "provided"
29. 
30. //Spark For Hive 依赖
31. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive\_2.11" % "1.6.0"
32. 
33. //java servlet 依赖
34. libraryDependencies += "javax.servlet" % "javax.servlet-api" % "3.0.1" //% "provided"

scala主体代码

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  def main(args: Array\[String\]) \{ 
2.  //设置用户名
3.   System.setProperty("user.name", "username"); 
4.   System.setProperty("HADOOP\_USER\_NAME", "username"); 
5.  //此处不需要设置master，方便到集群上，能测试yarn-client , yarn-cluster，spark 各种模式
6.   val sc=**new** SparkConf().setAppName("spark sql hive"); 
7.   val sct=**new** SparkContext(sc); 
8.  //得到hive上下文
9.   val hive = **new** org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sct); 
10. //执行sql，并打印输入信息
11.  hive.sql("show tables ").collect().foreach(println); 
12. //关闭资源
13.  sct.stop(); 
14. \}

写好代码，在win上运行，有bug，/tmp/hive没有执行权限https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-10528  
所以建议还是拿到linux上执行，而且win上只能调standalone模式，不能调yarn-cluster和yarn-client模式。  
  
记住一个血的bug，在代码里的SparkConf()一定不要setMaster("")的值，否则你粗心了，在集群上执行各种模式时候会  
出现莫名其妙的bug  
//写代码方式，查询

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  //yarn集群模式
2.  bin/spark-submit 
3.   \--**class** com.tools.hive.SparkHive 
4.   \--master yarn-cluster --files conf/hive-site.xml 
5.   \--jars lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
6.  lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
7.  lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
8.  lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar 
9.  scala-spark\_2.11\-1.0.jar //这是主体的jar，不用跟--jars放在一起，否则会有问题
10. 
11. //yarn客户端模式
12. bin/spark-submit 
13. \--**class** com.tools.hive.SparkHive 
14. \--master yarn-client 
15. \--files conf/hive-site.xml 
16. \--jars lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
17. lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
18. lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
19. lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar 
20.  scala-spark\_2.11\-1.0.jar //这是主体的jar，不用跟--jars放在一起，否则会有问题
21. 
22. //spark alone模式
23. bin/spark-submit 
24. \--**class** com.tools.hive.SparkHive 
25.  \--master spark://h1:7077
26.  \--files conf/hive-site.xml 
27.  \--jars lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
28. lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
29. lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
30. lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar 
31.  scala-spark\_2.11\-1.0.jar //这是主体的jar，不用跟--jars放在一起，否则会有问题

以Spark SQL 方式查询，不一定非得让你写代码，这就是sql的魅力，spark sql也能使用sql通过hive的元数据，查询hdfs数据或者hbase表等  
  
//yarn-cluster集群模式不支持spark sql  
Error: Cluster deploy mode is not applicable to Spark SQL shell.

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  //yarn客户端模式
2.  bin/spark-sql 
3.  \--master yarn-client 
4.  \--files conf/hive-site.xml 
5.  \--jars lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
6.  lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
7.  lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
8.  lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar 
9.   \-e "select name , count(1) as c from info group by name order by c desc ;"
10. 
11. //spark alone模式
12. bin/spark-sql 
13. \--master spark://h1:7077 
14. \--files conf/hive-site.xml 
15.  \--jars lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
16. lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
17. lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
18. lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar 
19.  \-e "select name , count(1) as c from info group by name order by c desc ;"

Spark SQL + Hive + Hbase方式集成

Java代码 ![收藏代码][icon_star.png]

1.  //yarn客户端模式
2.  bin/spark-sql --master yarn-client --files conf/hive-site.xml --jars lib/ 
3.  datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
4.  lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
5.  lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
6.  lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar, 
7.  lib/hadoop-lzo-0.4.20\-SNAPSHOT.jar, 
8.  /ROOT/server/hive/lib/hive-hbase-handler-1.2.1.jar, 
9.  /ROOT/server/hbase/lib/hbase-client-0.98.12\-hadoop2.jar, 
10. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-common-0.98.12\-hadoop2.jar, 
11. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-server-0.98.12\-hadoop2.jar, 
12. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-hadoop2-compat-0.98.12\-hadoop2.jar, 
13. /ROOT/server/hbase/lib/guava-12.0.1.jar, 
14. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-protocol-0.98.12\-hadoop2.jar, 
15. /ROOT/server/hbase/lib/htrace-core-2.04.jar 
16. \-e "select \* from dong limit 2 ;"
17. 
18. 
19. 
20. //spark alone模式
21. bin/spark-sql --master spark://h1:7077 --files conf/hive-site.xml --jars lib/
22. datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar, 
23. lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar, 
24. lib/datanucleus-core-3.2.10.jar, 
25. lib/mysql-connector-java-5.1.31.jar, 
26. lib/hadoop-lzo-0.4.20\-SNAPSHOT.jar, 
27. /ROOT/server/hive/lib/hive-hbase-handler-1.2.1.jar, 
28. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-client-0.98.12\-hadoop2.jar, 
29. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-common-0.98.12\-hadoop2.jar, 
30. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-server-0.98.12\-hadoop2.jar, 
31. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-hadoop2-compat-0.98.12\-hadoop2.jar, 
32. /ROOT/server/hbase/lib/guava-12.0.1.jar, 
33. /ROOT/server/hbase/lib/hbase-protocol-0.98.12\-hadoop2.jar, 
34. /ROOT/server/hbase/lib/htrace-core-2.04.jar 
35.  \-e "select count(\*) from dong ;"

总结：  
使用某个spark命令提交任务时，如果对参数比较模糊，可以使用  
bin/spark-xxx -h命令查看，参数介绍  
  
另外spark 整合 hive关联hbase的时候或者spark整合hive 的时候，会出现很多问题，最常见的就是 ：  
（1）mysql驱动包找不到  
（2）datanucleus相关的类找不到  
（3）运行成功，而没有结果  
（4）.....  
  
Spark SQL整合Hive时，一定要把相关的jar包和hive-site.xml文件，提交到 集群上，否则会出现各种莫名其妙的小问题，  
经过在网上查资料，大多数的解决办法在Spark的spark-env.sh里面设置类路径，经测试没有生效，所以，还是通过--jars 这个参数来提交依赖的jar包比较靠谱。  
  
  
  
参考链接：  
winuitls.exe下载地址，如果再win上想远程连接spark alone集群提交任务，可能要用到：  
[http://teknosrc.com/spark-error-java-io-ioexception-could-not-locate-executable-null-bin-winutils-exe-hadoop-binaries/][http_teknosrc.com_spark-error-java-io-ioexception-could-not-locate-executable-null-bin-winutils-exe-hadoop-binaries]  
[http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1597902][http_zengzhaozheng.blog.51cto.com_8219051_1597902]  
   
  
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[http_teknosrc.com_spark-error-java-io-ioexception-could-not-locate-executable-null-bin-winutils-exe-hadoop-binaries]: http://teknosrc.com/spark-error-java-io-ioexception-could-not-locate-executable-null-bin-winutils-exe-hadoop-binaries/
[http_zengzhaozheng.blog.51cto.com_8219051_1597902]: http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1597902
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