Hive-on-spark编译

Hive引擎简介

Hive引擎包括：默认MR、Tez、Spark

• Hive on 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 : 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配置

兼容性说明

注意：官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是2.4.5，所以需要我们重新编译Hive3.1.2版本。编译步骤：官网下载Hive3.1.2源码，修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0，如果编译通过，直接打包获取jar包。如果报错，就根据提示，修改相关方法，直到不报错，打包获取jar包。

在Hive所在节点部署Spark

# 上传并解压解压spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz
tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
mv /opt/module/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 /opt/module/spark

# 配置SPARK_HOME环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
# 添加如下内容
# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

# source 使其生效
source /etc/profile.d/my_env.sh

# 在hive中创建spark配置文件
vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf
# 添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行）
spark.master                               yarn
spark.eventLog.enabled                   true
spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory                    1g
spark.driver.memory             1g

# 创建好目录
hadoop fs -mkdir /spark-history

向HDFS上传Spark纯净版jar包

说明1：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。

说明2：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
# 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

# 修改hive-site.xml文件
vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml
<!--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 on Spark测试

# 启动hive客户端
bin/hive
# 创建一张测试表
hive (default)> create table student(id int, name string);
# 通过insert测试效果
hive (default)> insert into table student values(1,'abc');

Yarn环境配置

增加ApplicationMaster资源比例

容量调度器对每个资源队列中同时运行的Application Master占用的资源进行了限制，该限制通过yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent参数实现，其默认值是0.1，表示每个资源队列上Application Master最多可使用的资源为该队列总资源的10%，目的是防止大部分资源都被Application Master占用，而导致Map/Reduce Task无法执行。

生产环境该参数可使用默认值。但学习环境，集群资源总数很少，如果只分配10%的资源给Application Master，则可能出现，同一时刻只能运行一个Job的情况，因为一个Application Master使用的资源就可能已经达到10%的上限了。故此处可将该值适当调大。

# 在hadoop102的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml文件中修改如下参数值
vim capacity-scheduler.xml
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
    <value>0.8</value>
</property

# 分发capacity-scheduler.xml配置文件
xsync capacity-scheduler.xml
# 关闭正在运行的任务，重新启动yarn集群
sbin/stop-yarn.sh
sbin/start-yarn.sh

DataGrip ODS层部分表字段显示异常

建表字段中有如下语句的表字段无法显示。

ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe’

上述语句指定了Hive表的序列化器和反序列化器SERDE（serialization 和 deserialization的合并缩写），用于解析 JSON 格式的文件。上述 SERDE 是由第三方提供的，在hive-site.xml中添加如下配置即可解决。

<property>
  <name>metastore.storage.schema.reader.impl</name>
  <value>org.apache.hadoop.hive.metastore.SerDeStorageSchemaReader</value>
</property>

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