基于Spark 2.0.0搭建Hive on Spark环境

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一、运行环境

CentOS 7.2
Hadoop 2.7
Hive 2.2.0
Spark 2.0.0
JDK 1.7
Scala 2.11.8
Maven 3.3.9

说明：Scala 2.11.8 以后的版本只支持 JDK1.8，如果环境原本是使用 JDK1.7 的就不需要安装最新版本。

二、开始配置前的排坑

很多人都会参考 Hive on spark 的官方手册 https://cwiki.apache.org//confluence/display/Hive/Hive+on+Spark:+Getting+Started 来配置，但其中还是有很多坑的，下面就说一下官方手册上的坑及没有提到一些细节。

1）版本兼容问题

HIVE 官方指引说 Spark 一定要安装没有 HIVE jar 包的版本。原文“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars.”除此之外就没有其他的说明了。但实际情况是 HIVE 最新发布版 2.1.1（截止我写这篇博客的时间点官网上的下载页面最新版本）是没办法运行在 Spark2.0.0 之上的，强行运行的话会出现 Java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.JavaSparkListener 的错误。原因是由于从 Spark2.0.0 开始 JavaSparkListener 已移除，改为了 SparkListener。

如果想使用 Hive2.X 版本搭配 Spark2.X 版本的话可以使用 Hive-14029 的修复版本：

https://github.com/apache/hive/pull/103/commits/f14f5a6d0d255d52e99ecbf5a232706cb1f63142

Hive 对应的 Spark 版本可根据源码目录中的 pom.xml 的 <spark.version> 确认。

2）spark 编译时 scala 版本需要更改

官方指引的编译命令

./dev/make-distribution.sh –name “hadoop2-without-hive” –tgz “-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided”

根据 spark 官方指引实际操作的编译命令

./dev/change-scala-version.sh 2.11
./dev/make-distribution.sh –name “hadoop2-without-hive” –tgz “-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided,-Dscala-2.11”

3）启动 Hive 时 java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/Logger 错误

原因是没有导入 hadoop 的 jar 包，在 spark-env.sh 加入下面的变量即可：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

4）Spark on Yarn 不需要启动 spark 集群

官方手册原文是在编译后就要求启动 spark 集群——“Start Spark cluster”，但这种用是要配置 master 和 worker 的，有点像配置 resourcemanager 和 nodemanager。而实际上如果是 Spark on Yarn 则不需要配置也不需要启动 spark 集群。Spark 会自动读取 Yarn 配置文件，如果不是用了 Spark on Yarn，那在 Yarn 的 webUI 上是看不到 Spark 任务的。

Spark on Yarn 需要在 spark-env.sh 加入下面的变量

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

5）Hive 的 spark.master 参数

官方手册上说 spark.master 参数是 <Spark Master URL>，没有详细地说明，像我这样的新手很容易犯晕，spark 官方文档上有详细解释 http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#master-urls

三、配置过程

1）编译 spark 和 hive
安装 scala 和 maven
配置 maven 运行参数

export MAVEN_OPTS=”-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:MaxPermSize=512m”

编译 spark 05.

./dev/change-scala-version.sh 2.11
./dev/make-distribution.sh –name “hadoop2-without-hive” –tgz “-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided,-Dscala-2.11”

编译 hive

mvn clean package -Pdist -Dmaven.test.skip=true

2）把 SPARK_HOME/jars 下的 spark-* 和 scala-* 的 jar 包软连接或拷到 HIVE_HOME/lib 下

3）在 hive-site.xml 中加入

<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<value>hdfs://xxxx:9000/spark-jars/*</value>
</property>

并把 SPARK_HOME/jars 下所有 jar 包复制到此目录下

4）在 spark-env.sh 中加入

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

5）启动 HIVE，配置参数

set hive.execution.engine=spark;
set spark.master=yarn;
set spark.submit.deployMode=client;
set spark.eventLog.enabled=true;
set spark.eventLog.dir=hdfs://xxxx:9000/spark-logs;
set spark.executor.memory=1024m;
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer; 这些参数可以配置在 hive-site.xml 或 spark-defaults.conf 中。

6）执行 SQL，完成

四、说在最后

本文只是为了记录自己搭建 Hive 2.2 on Spark 2.0.0 时遇到的一些问题和解决步骤，因为当时网上没有什么现成资料所以走了不少弯路，希望此文能帮助和我遇到同样问题的人。关于性能调优还请参考 spark 官方手册或者网上其他资料，如有错误欢迎指正。

更多 Spark 相关教程见以下内容：

CentOS 7.0 下安装并配置 Spark http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122284.htm

Spark1.0.0 部署指南 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104304.htm

Spark2.0 安装配置文档 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135352.htm

Spark 1.5、Hadoop 2.7 集群环境搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135067.htm

Spark 官方文档 – 中文翻译 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/130621.htm

CentOS 6.2(64 位)下安装 Spark0.8.0 详细记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/102583.htm

Spark2.0.2 Hadoop2.6.4 全分布式配置详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137367.htm

Ubuntu 14.04 LTS 安装 Spark 1.6.0（伪分布式）http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/129068.htm