脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Hive On Spark保姆级攻略，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

声明：

此博客参考了官网的配置方式，并结合笔者在实践网上部分帖子时的踩坑经历整理而成 这里贴上官方配置说明： [官方]: https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started

大前提：

从Hive1.1开始支持使用Spark作为执行引擎，我们配置使用Spark On Yarn时，一定要注意

• Hive版本与Spark版本的适配，不适配的需要自己重新编译使其适配 这里贴上官方推荐的对应版本

  Hive Version	Spark Version
  master	2.3.0
  3.0.x	2.3.0
  2.3.x	2.0.0
  2.2.x	1.6.0
  2.1.x	1.6.0
  2.0.x	1.5.0
  1.2.x	1.3.1
  1.1.x	1.2.0

  笔者这里使用的是hive-3.1.2，按理说应该使用spark-2.3.0作为对应，但出于业务要求需使用spark-3.1.2，故重新编译hive-3.1.2源码使其适配spark-3.1.2  

• Spark使用的jar包必须是没有集成Hive的 因spark包自带hive，其支持的版本与我们使用的版本冲突(如spark-3.1.2默认支持的hive版本为2.3.7)，故我们只需spark自身即可，不需其自带的hive模块   两种方式去获得去hive的jar包

  • 从官网下载完整版的jar包，解压后将其jars目录下的hive相关jar包全部删掉(本文即使用此种方法)
  • 重新编译spark，但不指定-Phive

  注：网上部分帖子中所说使用“纯净版”，其实指的就是去hive版，而不是官方提供的wIThout-hadooP版

 

下面进入正题

部署环境：CentOS 7.4 x86_64 Hive版本：3.1.2(重新编译过，修改了Spark版本和Scala版本，替换修改了部分源码，如有需要后续会出编译指导) Spark版本：3.1.2(spark-3.1.2-bin-hadooP3.2.tgz，官网直接下载) Hadoop版本：3.1.3(与Spark3.1.2自带hadoop版本3.2只差一个小版本，可直接使用,不用重新编译) JDK版本：1.8.0_172 myql版本：5.7.32

步骤：

1. 在机器上部署spark

解压

tar -zxvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz

 

设置环境变量

echo '#SPARK_HOME' >> /etc/PRofile
echo 'export SPARK_HOME=/data/apps/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin' >> /etc/profile

 

准备去hive版本的spark-jars(！！！除了hive-storage-api-2.7.2.jar这个包！！！，如果用的spark是重新编译的且没有指定-Phive，这步可以省略)

cd $SPARK_HOME                         //进目录
mv jars/hive-storage-api-2.7.2.jar .   //把这包先移出去
rm -rf jars/*hive*                     //删
mv hive-storage-api-2.7.2.jar jars/    //再移回去

 

将刚做好的spark-jars上传到hDFs

hdfs dfs -mkdir -p /spark-jars
hdfs dfs -put jars/* /spark-jars/

 

hdfs上创建spark-history存日志

hdfs dfs -mkdir -p /spark-history

 

2. 在机器上部署hive

解压

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

注：解压后的hive还需要一些额外的包放在lib下，比如因元数据库换为MySQL需要一个mySQL-connector-java-5.1.48.jar，比如为了处理hive-3.1.2和hadoop-3.1.3中guava包版本冲突的问题需要把原lib下的guava19删了放一个guava27，再比如为了处理slf4j包冲突问题将lib下面LOG4j-slf4j-impl-2.10.0.jar删喽，这里都不做详细说明(已经够详细了吧/doge)；且这些问题都可以通过重新编译hive解决，不过要费一番功夫

 

改名（非必要)

mv apache-hive-3.1.2-bin hive-3.1.2

 

设置环境变量

echo '#HIVE_HOME' >> /etc/profile
echo 'export HIVE_HOME=/data/apps/hive-3.1.2' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin' >> /etc/profile

 

修改配置文件

• hive-site.XMl

注：该文件首先需要从hive-default.xML.template复制一份出来，里面参数根据自己需要调整，这里只讲hive-on-spark需要修改或新增的参数

  <!--Spark依赖位置，上面上传jar包的hdfs路径-->
<proPErty>
  <name>spark.yarn.jars</name>
  <value>hdfs://bdp3install:8020/spark-jars/*</value>
</property>
  
<!--Hive执行引擎，使用spark-->
<property>
  <name>hive.execution.engine</name>
  <value>spark</value>
</property>

<!--Hive连接spark-client超时时间-->
<property>
  <name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
  <value>30000ms</value>
</property>

 

• hive-env.sh

注：该文件首先需要从hive-env.sh.template复制一份出来，里面参数根据自己需要调整，这里只讲hive-on-spark需要修改或新增的参数

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
HADOOP_HOME=${HADOOP_HOME:-/data/apps/hadoop-3.1.3}


export HIVE_HOME=${HIVE_HOME:-/data/apps/hive-3.1.2}


# Hive configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=${HIVE_CONF_DIR:-/data/apps/hive-3.1.2/conf}


export METAStore_PORT=9083
export HIVESERVER2_PORT=10000

 

• spark-default.conf

注：直接vim生成吧，不用从spark目录再拷过来，更多的参数可以参考最上面的官方地址

spark.master             yarn
spark.eventLog.enabled   true
spark.eventLog.dir       hdfs://bdp3install:8020/spark-history
spark.executor.memory    4g
spark.driver.memory      4g
spark.serializer         org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.executor.cores     2
spark.yarn.driver.memoryOverhead    400m

 

3. 启动hive

cd $HIVE_HOME
nohup bin/hive --service metastore &
等metastore启完(9083端口被监听了)

nohup bin/hive --service hiveserver2 &
等hiveserver2启完(10000端口被监听了)

  4. 客户端连接测试

beeline
!connect jdbc:hive2://localhost:10000 hive ""

执行一些insert，同时观察下yarn，如果任务成功了，yarn上也有相应的application成功了，那就妥了  

注：hive on spark任务是以每个spark session为单位提交到yarn的，每个yarn任务都有一次从hdfs加载spark-jars到容器中的过程，所以每次通过客户端执行命令时，第一次执行的速度会比较慢(因为加载jars，大约有200M)，后续就很快了。

常见问题：

1. java.lang.NoClaSSDefFoundError: org/apache/hadoop/hive/ql/exec/vector/ColumnVector

原因：spark-jars里少hive-storage-api-2.7.2.jar这个包   2. Could not load YARN classes. This copy of Spark may not have been compiled with YARN support.

原因：hiveserver2所在机器没有部署spark或spark非完整版，或spark版本与hive版本不对应   3. 各种各样的ClassNotFound，NoClassDefFoundError

原因：spark-jars不完整，一定要是去hive的完整版jar包(一般都是少hadoop的包)

此文章首发于博客园，希望能对大家有所帮助，如有遗漏或问题欢迎补充指正。

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Hive On Spark保姆级攻略全部内容，希望文章能够帮你解决Hive On Spark保姆级攻略所遇到的问题。

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