Hive on Spark环境搭建（解决Hive3.1.2和Spark3.0.x版本冲突）
搭建数仓必要环境的注意事项
使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）
Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。
由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。
重新编译Hive
下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压
apache-hive-3.1.2-src.tar.gz
下载Linux版IDEA，安装到带有桌面的Linux上。（使用root操作IDEA，bin/idea.sh打开idea）
用idea打开apache-hive-3.1.2-src，首先修改pom.xml
修改pom.xml，将spark.version改为3.0.3，scala.version改为2.12.15，scala.binary.version改为2.12 和 SPARK_SCALA_VERSION改为2.12
（修改前配置一下IDEA的maven使用的settings的位置）
在shell命令行中，进入hive src目录，执行mvn命令进行install，安装依赖
/opt/module/maven-3.8.5/bin/mvn clean -DskipTests -Pdist -Dmaven.javadoc.skip=true install
编译报错SparkCounter.java存在问题，打开idea，找到该java文件，并对源码进行分析。
根据编译报错，及官网API，发现
org.apache.spark.Accumulator 已不存在
org.apache.spark.AccumulatorParam 已不存在
这两个类由 AccumulatorV2代替
对累加器使用及获取进行修改
import java.io.Serializable;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
// org.apache.spark.Accumulator已被删除，由以下类代替
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;
// org.apache.spark.AccumulatorParam已被删除，一并删除它的实现类
public class SparkCounter implements Serializable {
private String name;
private String displayName;
private LongAccumulator accumulator;
private long accumValue;
public SparkCounter() {}
private SparkCounter(String name, String displayName, long value) {
this.name = name;
this.displayName = displayName;
this.accumValue = value;
}
public SparkCounter(String name, String displayName, String groupName, long initValue, JavaSparkContext sparkContext) {
this.name = name;
this.displayName = displayName;
String accumulatorName = groupName + "_" + name;
// 修改累加器的获取方式
this.accumulator = JavaSparkContext.toSparkContext(sparkContext).longAccumulator(accumulatorName);
// 添加参数值
this.accumulator.setValue(initValue);
}
public long getValue() {
if (this.accumulator != null)
return this.accumulator.value().longValue();
return this.accumValue;
}
public void increment(long incr) {
this.accumulator.add(incr);
}
public String getName() {
return this.name;
}
public String getDisplayName() {
return this.displayName;
}
public void setDisplayName(String displayName) {
this.displayName = displayName;
}
SparkCounter snapshot() {
return new SparkCounter(this.name, this.displayName, this.accumulator.value().longValue());
}
}
修改完成后，重新在shell命令行安装依赖。
编译报错 ShuffleWriteMetrics.java 的方法使用存在问题，找到该文件，同样的方式，查询相关类。
metrics.shuffleWriteMetrics().ShuffleBytesWritten()不存在，从名称看类似的方法为bytesWritten()
metrics.shuffleWriteMetrics().ShuffleWriteTime()同样不存在，修改为writeTime()
修改两个方法
import java.io.Serializable;
import org.apache.spark.executor.TaskMetrics;
import org.apache.hadoop.hive.common.classification.InterfaceAudience;
/**
* Metrics pertaining to writing shuffle data. */@InterfaceAudience.Private
public class ShuffleWriteMetrics implements Serializable {
/** Number of bytes written for the shuffle by tasks. */
public final long shuffleBytesWritten;
/** Time tasks spent blocking on writes to disk or buffer cache, in nanoseconds. */
public final long shuffleWriteTime;
private ShuffleWriteMetrics() {
// For Serialization only.
this(0L, 0L);
}
public ShuffleWriteMetrics(
long shuffleBytesWritten,
long shuffleWriteTime) {
this.shuffleBytesWritten = shuffleBytesWritten;
this.shuffleWriteTime = shuffleWriteTime;
}
public ShuffleWriteMetrics(TaskMetrics metrics) {
// metrics.shuffleWriteMetrics().ShuffleBytesWritten()不存在，从名称看类似的方法为bytesWritten()
// metrics.shuffleWriteMetrics().ShuffleWriteTime()同样不存在，修改为writeTime()
this(metrics.shuffleWriteMetrics().bytesWritten(),
metrics.shuffleWriteMetrics().writeTime());
}
}
修改后，重新安装依赖。
编译报错提示org.spark_project.guava····· 不存在，找到相关报错的java文件，修改import org.spark_project.guava.collect.Sets;为 import org.sparkproject.guava.collect.Sets;。保存后，重新安装依赖，未出现编译报错。
使用打包命令，将项目打包
mvn clean -DskipTests package -Pdist
tar包在源码目录下的packaging/target目录下
将之前的hive目录改名后，解压该tar，并将目录名改为之前hive的目录名
到新hive的conf目录下删除所有文件，将旧hive的conf目录下的文件全部复制到新hive/conf目录下。
将新hive目录下的guava jar包删除，从旧hive中复制高版本的guava到新hive下。
启动hive shell
hive
表和之前相同，表示新hive可以连接mysql
hive> show tables;
OK
ads_order_by_province
city_info
dept
dim_base_province
dwd_order_info
emp
kylin_intermediate_test_cube_a037695a_6137_c92b_b144_fd8368d1e5d1
kylin_intermediate_test_cube_d175e611_bf3d_0304_b510_0f36cfdd1ffc
product_info
staff_hive
user_visit_action
Time taken: 0.75 seconds, Fetched: 11 row(s)
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 0.019 seconds, Fetched: 1 row(s)
此时，hive还不能使用Spark作为计算任务的引擎，还需要后续的配置。
Spark部署
使用yarn模式，及spark只负责计算，资源等调度由yarn进行。
Spark安装
解压缩文件
tar -zxvf *.tar.gz -C [path]
更改文件名
mv oldname newname
环境配置
修改yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
<discription>是否检测任务使用的物理内存，超出将其停掉</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
<discription>是否检测任务使用的虚拟内存，超出将其停掉</discription>
</property>
修改spark-env.sh文件
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_301
修改spark-default-conf
spark.yarn.historyServer.address Hadoop003:18989
spark.history.ui.port 18989
高可用及历史服务其配置同上
启动集群
配置了高可用，先启动zk
再启动hadoop
最后启动spark的history
提交任务
命令：
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.3.jar 15
–master 选择yarn，
打开yarn的网页端
运行完毕后，查看history
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RGCTpLM5-1655790186502)(https://pic.imgdb.cn/item/61ff5e532ab3f51d917ac6d7.jpg =650x)]
Hive On Spark配置
在hive根目录下的conf目录下创建 hive-defaults.conf
spark.master yarn
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hacluster/directory
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memeory 1g
到spark官网下载一份不带依赖的tar包，上传并解压
将刚解压的spark的jar包全都上传到HDFS，能减少每次执行任务时上传的数据量。
# 创建存放jar包的目录
hadoop fs -mkdir /sparkJars
# 上传jar包
hadoop fs -put jars/* /sparkJars
在hive-site.xml文件中添加jars位置的配置参数 和 hive的执行引擎的配置参数
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<value>hdfs://hacluster/sparkJars/*</value>
</property>
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
到hive 源码下的spark-client/target 目录下，将hive-spark-client-3.1.2.jar复制或移动到 hive/lib 目录下。如果该jar包不存在，可以在spark-client 目录下执行maven的打包命令。（创建spark客户端必须jar包）
此后，再到/root/.m2/repository/org/apache/spark目录下，将所有关于spark的目录中的jar包，复制到 hive/lib 目录下（创建spark客户端必须jar包）
[root@Hadoop003 spark]# pwd
/root/.m2/repository/org/apache/spark
[root@Hadoop003 spark]# ll | grep 12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-core_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-kvstore_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-launcher_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-network-common_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-network-shuffle_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-parent_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-tags_2.12
drwxr-xr-x 3 root root 19 5月 10 22:17 spark-unsafe_2.12
再到/root/.m2/repository/org/scala-lang 目录下将如下三个文件中的jar包 复制到 hive/lib 目录下（spark客户端所需的语言）
[root@Hadoop003 scala-lang]# pwd
/root/.m2/repository/org/scala-lang
[root@Hadoop003 scala-lang]# ll | grep scala-
drwxr-xr-x 3 root root 20 5月 10 21:57 scala-compiler
drwxr-xr-x 4 root root 35 5月 10 22:17 scala-library
drwxr-xr-x 6 root root 64 5月 10 22:17 scala-reflect
再到/root/.m2/repository/org/spark-project/spark/unused/1.0.0 目录下，将unused jar包复制到 hive/lib目录下。
[root@Hadoop003 1.0.0]# ll
总用量 20
-rw-r--r-- 1 root root 228 5月 10 22:17 _remote.repositories
-rw-r--r-- 1 root root 2777 5月 10 22:17 unused-1.0.0.jar
-rw-r--r-- 1 root root 40 5月 10 22:17 unused-1.0.0.jar.sha1
-rw-r--r-- 1 root root 2356 5月 10 21:57 unused-1.0.0.pom
-rw-r--r-- 1 root root 40 5月 10 21:57 unused-1.0.0.pom.sha1
[root@Hadoop003 1.0.0]# pwd
/root/.m2/repository/org/spark-project/spark/unused/1.0.0
总共需要额外添加的jar包如下。
Hive On Spark 测试
开启zookeeper和hadoop。
进入hive shell。
向测试表中插入数据
Yarn 环境配置
需要增加AM的资源比例，防止比例在0.1时的实际内存过小，导致不能执行多个任务。
相关参数
yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent
默认0.1，修改为0.7-0.8 。
修改完成后，分发到其他节点，然后重启yarn