如何在spark-shell命令行执行spark hql
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2015-04-24 · 知道合伙人数码行家
可以叫我表哥
知道合伙人数码行家
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知道合伙人数码行家
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2010年毕业于北京化工大学北方学院计算机科学与技术专业毕业,学士学位,工程电子技术行业4年从业经验。
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前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。
cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句:
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
你会发现没法执行通过,因为cm装的原生的spark是不支持spark hql的,我们需要手动进行一些调整:
第一步,将编译好的包含hive的JAR包上传到hdfs上配置的默认的spark的sharelib目录:/user/spark/share/lib
第二步:在你要运行spark-shell脚本的节点上的/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark/lib/目录下面,下载这个jar到这个目录:hadoop fs -get hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar(具体路径替换成你自己的)。然后这个目录下面原来会有个软链接spark-assembly.jar指向的是spark-assembly-1.2.0-cdh5.3.0-hadoop2.5.0-cdh5.3.0.jar,我们把这个软链接删除掉重新创建一个同名的软链接:ln -s spark-assembly-with-hive-maven.jar spark-assembly.jar,指向我们刚下载下来的那个JAR包,这个JAR包会在启动spark-shell脚本时装载到driver program的classpath中去的,sparkContext也是在driver中创建出来的,所以需要将我们编译的JAR包替换掉原来的spark-assembly.jar包,这样在启动spark-shell的时候,包含hive的spark-assembly就被装载到classpath中去了。
第三步:在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/目录下面创建一个hive-site.xml。/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf目录是默认的spark的配置目录,当然你可以修改默认配置目录的位置。hive-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--Autogenerated by Cloudera Manager-->
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://n1:9083</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
<value>300</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
</configuration>
这个应该大家都懂的,总要让spark找到hive的元数据在哪吧,于是就有了上面一些配置。
第四步:修改/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/spark-defaults.conf,添加一个属性:spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。这个是让每个executor下载到本地然后装载到自己的classpath下面去的,主要是用在yarn-cluster模式。local模式由于driver和executor是同一个进程所以没关系。
以上完事之后,运行spark-shell,再输入:
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
应该就没问题了。我们再执行一个语句验证一下是不是连接的我们指定的hive元数据库:
hiveContext.sql("show tables").take(10) //取前十个表看看
最后要重点说明一下这里的第二步第三步和第四步,如果是yarn-cluster模式的话,应该替换掉集群所有节点的spark-assembly.jar集群所有节点的spark conf目录都需要添加hive-site.xml,每个节点spark-defaults.conf都需要添加spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。可以写个shell脚本来替换,不然手动一个一个节点去替换也是蛮累的。
cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句:
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
你会发现没法执行通过,因为cm装的原生的spark是不支持spark hql的,我们需要手动进行一些调整:
第一步,将编译好的包含hive的JAR包上传到hdfs上配置的默认的spark的sharelib目录:/user/spark/share/lib
第二步:在你要运行spark-shell脚本的节点上的/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark/lib/目录下面,下载这个jar到这个目录:hadoop fs -get hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar(具体路径替换成你自己的)。然后这个目录下面原来会有个软链接spark-assembly.jar指向的是spark-assembly-1.2.0-cdh5.3.0-hadoop2.5.0-cdh5.3.0.jar,我们把这个软链接删除掉重新创建一个同名的软链接:ln -s spark-assembly-with-hive-maven.jar spark-assembly.jar,指向我们刚下载下来的那个JAR包,这个JAR包会在启动spark-shell脚本时装载到driver program的classpath中去的,sparkContext也是在driver中创建出来的,所以需要将我们编译的JAR包替换掉原来的spark-assembly.jar包,这样在启动spark-shell的时候,包含hive的spark-assembly就被装载到classpath中去了。
第三步:在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/目录下面创建一个hive-site.xml。/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf目录是默认的spark的配置目录,当然你可以修改默认配置目录的位置。hive-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--Autogenerated by Cloudera Manager-->
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://n1:9083</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
<value>300</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
</configuration>
这个应该大家都懂的,总要让spark找到hive的元数据在哪吧,于是就有了上面一些配置。
第四步:修改/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/spark-defaults.conf,添加一个属性:spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。这个是让每个executor下载到本地然后装载到自己的classpath下面去的,主要是用在yarn-cluster模式。local模式由于driver和executor是同一个进程所以没关系。
以上完事之后,运行spark-shell,再输入:
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
应该就没问题了。我们再执行一个语句验证一下是不是连接的我们指定的hive元数据库:
hiveContext.sql("show tables").take(10) //取前十个表看看
最后要重点说明一下这里的第二步第三步和第四步,如果是yarn-cluster模式的话,应该替换掉集群所有节点的spark-assembly.jar集群所有节点的spark conf目录都需要添加hive-site.xml,每个节点spark-defaults.conf都需要添加spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。可以写个shell脚本来替换,不然手动一个一个节点去替换也是蛮累的。
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