Hive on Spark安装配置详解

简介

本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述。

背景

Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr。实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此,Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度,需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群(Spark集群是建立在Hadoop集群之上的,也就是需要先装Hadoop集群,再装Spark集群,因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等),然后把Hive的执行引擎设置为Spark。

Spark运行模式分为三种1、Spark on YARN 2、Standalone Mode 3、Spark on Mesos。
Hive on Spark默认支持Spark on YARN模式,因此我们选择Spark on YARN模式。Spark on YARN就是使用YARN作为Spark的资源管理器。分为Cluster和Client两种模式。

一、环境说明

本教程Hadoop相关软件全部基于CDH5.5.1,用yum安装,系统环境如下:

  • 操作系统:CentOS 7.2
  • Hadoop 2.6.0
  • Hive1.1.0
  • Spark1.5.0
  • MySQL 5.6
  • JDK 1.8
  • Maven 3.3.3
  • Scala 2.10

各节点规划如下:

192.168.117.51 Goblin01 nn1 jn1 rm1 worker master hive metastore mysql
192.168.117.52 Goblin02 zk2 nn2 jn2 rm2 worker hive
192.168.117.53 Goblin03 zk3 dn1 jn3 worker hive
192.168.117.54 Goblin04 zk4 dn2 worker hive

说明:Goblin01~04是每台机器的hostname,zk代表zookeeper,nn代表hadoop的namenode,dn代表datanode,jn代表journalnode,rm代表resourcemanager,worker代表Spark的slaves,master代表Spark的master

二、编译和安装Spark(Spark on YARN)

2.1 编译Spark源码

要使用Hive on Spark,所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包,hive on spark 的官网上说“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官网下载的编译的Spark都是有集成Hive的,因此需要自己下载源码来编译,并且编译的时候不指定Hive。

我们这里用的Spark源码是spark-1.5.0-cdh5.5.1版本,下载地址如下:

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/spark-1.5.0-cdh5.5.1-src.tar.gz

下载完后用 tar xzvf 命令解压,进入解压完的文件夹,准备编译。

注意:编译前请确保已经安装JDK、Maven和Scala,maven为3.3.3及以上版本,并在/etc/profile里配置环境变量。

命令行进入在源码根目录下,执行

./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.6,parquet-provided"

若编译过程出现内存不足的情况,需要在运行编译命令之前先运行:

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

来设置Maven的内存。

编译过程由于要下载很多Maven依赖的jar包,需要时间较长(大概一两个小时),要保证网络状况良好,不然很容易编译失败。若出现以下结果,则编译成功:

编译成功.jpg

编译成功后,会在源码根目录下多出一个文件(红色部分):

spark-1.5.0-cdh5.5.1-bin-hadoop2-without-hive.tgz

编译完生成的文件.png

2.2 安装Spark

  • 将编译完生成的spark-1.5.0-cdh5.5.1-bin-hadoop2-without-hive.tgz拷贝到Spark的安装路径,并用 tar -xzvf 命令解压

  • 配置环境变量

    $vim /etc/profile
    export SPARK_HOME=spark安装路径
    $source /etc/profile

2.3 配置Spark

配置spark-env.sh、slaves和spark-defaults.conf三个文件

  • spark-env.sh

主要配置JAVA\_HOME、SCALA\_HOME、HADOOP\_HOME、HADOOP\_CONF\_DIR、SPARK\_MASTER\_IP等

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
export SCALA_HOME=/root/scala
export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_LAUNCH_WITH_SCALA=0
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_DRIVER_MEMORY=1g
export SPARK_MASTER_IP=192.168.117.51
export SPARK_LIBRARY_PATH=/root/spark-without-hive/lib
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=18080
export SPARK_WORKER_DIR=/root/spark-without-hive/work
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_PORT=7078
export SPARK_LOG_DIR=/root/spark-without-hive/log
export SPARK_PID_DIR='/root/spark-without-hive/run'
  • slaves(将所有节点都加入,master节点同时也是worker节点)
Goblin01
Goblin02
Goblin03
Goblin04
  • spark-defaults.conf
spark.master yarn-cluster
spark.home /root/spark-without-hive
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://Goblin01:8020/spark-log
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.executor.memory 1g
spark.driver.memory 1g
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"

spark.master指定Spark运行模式,可以是yarn-client、yarn-cluster…

spark.home指定SPARK_HOME路径

spark.eventLog.enabled需要设为true

spark.eventLog.dir指定路径,放在master节点的hdfs中,端口要跟hdfs设置的端口一致(默认为8020),否则会报错

spark.executor.memory和spark.driver.memory指定executor和dirver的内存,512m或1g,既不能太大也不能太小,因为太小运行不了,太大又会影响其他服务

三、配置YARN

配置yarn-site.xml,跟hdfs-site.xml在同一个路径下($HADOOP_HOME/etc/hadoop)

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>

四、配置Hive

  • 添加spark依赖到hive(将spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar拷贝到$HIVE\_HOME/lib目录下)

进入SPARK\_HOME

cp spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib
  • 配置hive-site.xml

配置的内容与spark-defaults.conf相同,只是形式不一样,以下内容是追加到hive-site.xml文件中的,并且注意前两个配置,如果不设置hive的spark引擎用不了,在后面会有详细的错误说明。

<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
<property>
<name>hive.enable.spark.execution.engine</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.home</name>
<value>/root/spark-without-hive</value>
</property>
<property>
<name>spark.master</name>
<value>yarn-client</value>
</property>
<property>
<name>spark.enentLog.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>spark.enentLog.dir</name>
<value>hdfs://Goblin01:8020/spark-log</value>
</property>
<property>
<name>spark.serializer</name>
<value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>
</property>
<property>
<name>spark.executor.memeory</name>
<value>1g</value>
</property>
<property>
<name>spark.driver.memeory</name>
<value>1g</value>
</property>
<property>
<name>spark.executor.extraJavaOptions</name>
<value>-XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"</value>
</property>

五、验证是否安装配置成功

1.验证Spark集群

注意:在启动Spark集群之前,要确保Hadoop集群和YARN均已启动

  • 进入$SPARK_HOME目录,执行:
./sbin/start-all.sh

用jps命令查看51节点上的master和worker,52、53、54节点上的worker是否都启动了

  • 同样在$SPARK_HOME目录下,提交计算Pi的任务,验证Spark集群是否能正常工作,运行如下命令
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client lib/spark-examples-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10

若无报错,并且算出Pi的值,说明Spark集群能正常工作

2.验证Hive on Spark是否可用

  • 命令行输入 hive,进入hive CLI
  • set hive.execution.engine=spark; (将执行引擎设为Spark,默认是mr,退出hive CLI后,回到默认设置。若想让引擎默认为Spark,需要在hive-site.xml里设置)
  • create table test(ts BIGINT,line STRING); (创建表)
  • select count(*) from test;
  • 若整个过程没有报错,并出现正确结果,则Hive on Spark配置成功。

六、遇到的问题

0

编译spark基于maven有两种方式

  • 用mvn 命令编译
./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.6.0 -DskipTests clean package

编译到倒数MQTT模块一直报错,而且编译出的文件比较大,不适合安装集群,因此不推荐。使用Intellij IDEA maven 插件报错如下:

spark-build-fail.png

  • 使用spark提供的预编译脚本,网络状况稳定,会编译出需要的安装版本,推荐。命令
./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.6,parquet-provided"

结果如上文所述。

1

运行:

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master yarn lib/spark-examples-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10

报错:

spark-fail.png

原因:

hdfs的默认端口为8020 ,而我们在spark-default.conf中配置成了8021端口,导致连接不上HDFS报错

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://Goblin01:8021/spark-log

解决:

配置spark-default.conf中的spark.eventLog.dir 为本地路径,也就是不持久化日志到hdfs上,也就没有和hdfs的通行

or

spark-default.conf 注释掉 spark.eventLog.enabled true

or

在spark-default.conf里配置的eventLog端口跟hdfs的默认端口(8020)一致

or

由于配置的hdfs是高可用的,51,52都可以作为namenode,我们的spark集群的主节点在51上,当51上的namenode变成standby,导致无法访问hdfs的8020端口(hdfs默认端口),也就是说在51上读不出hdfs上spark-log的内容,在spark-default.conf中配置为spark.eventLog.dir hdfs://Goblin01:8021/spark-log,如果发生这种情况,直接kill掉52,让namenode只在51上运行。(这个后面要搭建spark的高可用模式解决)

2

运行:

在hive里设置引擎为spark,执行select count(*) from a;

报错:

Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Unsupported execution engine: Spark. Please set hive.execution.engine=mr)'

解决:

这是因为CDH版的Hive默认运行支持Hive on Spark(By default, Hive on Spark is not enabled).

需要用cloudera manager(cloudera官网给的的方法,但是要装cloudera manager,比较麻烦,不建议)

Go to the Hive service.
Click the Configuration tab.
Enter Enable Hive on Sparkin the Search field.
Check the box for Enable Hive on Spark (Unsupported).
Locate the Spark On YARN Service and click SPARK_ON_YARN.
Click Save Changes to commit the changes.

或者

在hive-site.xml添加配置(简单、推荐)

<property>
<name>hive.enable.spark.execution.engine</name>
<value>true</value>
</property>

3

终端输入hive无法启动hive CLI

原因:namenode挂了

解决:重启namenode

4

运行:

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client lib/spark-examples-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10

问题:

没有报错,但是出现以下情况,停不下来

停不下来.png

原因:

  1. ResourceManager或者NodeManager挂掉,一直没有NodeManager响应,任务无法执行,所有停不下来。
  2. 还有一种情况是spark有别的application在运行,导致本次spark任务的等待或者失败

解决:

  1. 对于原因1,重启ResourceManager和NodeManager。
service hadoop-yarn-resourcemanager start;
service hadoop-yarn-nodemanager start;
  1. 对于原因2,解决办法是在hadoop配置文件中设置yarn的并行度,在/etc/hadoop/conf/capacity-scheduler.xml文件中配置yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent from 0.1 to 0.5
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
<value>0.5</value>
<description>
Maximum percent of resources in the cluster which can be used to run
application masters i.e. controls number of concurrent running
applications.
</description>
</property>

参考资料

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