如何进行spark2.0.1安装部署及使用jdbc连接基于hive的sparksql，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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1、安装
如下配置，除了配置spark还配置了spark history服务
#先到http://spark.apache.org/根据自己的环境选择编译好的包，然后获取下载连接
cd /opt
mkdir spark
wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz
tar -xvzf spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz
cd spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/conf
复制一份spark-env.sh.template，改名为spark-env.sh。然后编辑spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111
export SPARK_MASTER_HOST=hadoop-n
复制一份spark-defaults.conf.template，改成为spark-defaults.conf，然后编辑spark-defaults.conf
#指定master地址，以便在启动的时候不用再添加--master参数来启动集群
spark.master spark://hadoop-n:7077
#对sql查询进行字节码编译，小数据量查询建议关闭
spark.sql.codegen true
#开启任务预测执行机制，当出现比较慢的任务时，尝试在其他节点执行该任务的一个副本，帮助减少大规模集群中个别慢任务的影响
spark.speculation true
#默认序列化比较慢，这个是官方推荐的
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
#自动对内存中的列式存储进行压缩
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true
#是否开启event日志
spark.eventLog.enabled true
#event日志记录目录，必须是全局可见的目录，如果在hdfs需要先建立文件夹
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop-n:9000/spark_history_log/spark-events
#是否启动压缩
spark.eventLog.compress true
复制一份slaves.template，改成为slaves，然后编辑slaves
hadoop-d1
hadoop-d2
从$HIVE_HOME/conf下拷贝一份hive-site.xml到当前目录下。
编辑/etc/下的profile，在末尾处添加
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop-n:9000/spark_history_log/spark-events"
为了保证绝对生效，/etc/bashrc也做同样设置，然后刷新设置
source /etc/profile
source /etc/bashrc
2、启动
a）首先启动hadoop；
cd $HADOOP_HOME/sbin
./start-dfs.sh
访问http://ip:port：50070查看是否启动成功
b）然后启动hive
cd $HIVE_HOME/bin
./hive --service metastore
执行beeline或者hive命令查看是否启动成功，默认hive日志在/tmp/${username}/hive.log
c）最后启动spark
cd $SPARK_HOME/sbin
./start-all.sh
sprark ui ：http://hadoop-n:8080
spark客户端
cd $SPARK_HOME/bin
./spark-shell
sparksql客户端
cd $SPARK_HOME/bin
./spark-sql
注意执行命令后提示的webui的端口号，通过webui可以查询对应监控信息。
启动thriftserver
cd $SPARK_HOME/sbin
./start-thriftserver.sh
spark thriftserver ui：http://hadoop-n:4040
启动historyserver
cd $SPARK_HOME/sbin
./start-history-server.sh
spark histroy ui：http://hadoop-n:18080
3、使用jdbc连接基于hive的sparksql
a）如果hive启动了hiveserver2，关闭
b）执行如下命令启动服务
cd $SPARK_HOME/sbin
./start-thriftserver.sh
执行如下命令测试是否启动成功
cd $SPARK_HOME/bin
./beeline -u jdbc:hive2://ip:10000
#如下是实际输出
[root@hadoop-n bin]# ./beeline -u jdbc:hive2://hadoop-n:10000
Connecting to jdbc:hive2://hadoop-n:10000
16/11/08 21:03:05 INFO jdbc.Utils: Supplied authorities: hadoop-n:10000
16/11/08 21:03:05 INFO jdbc.Utils: Resolved authority: hadoop-n:10000
16/11/08 21:03:05 INFO jdbc.HiveConnection: Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop-n:10000
Connected to: Spark SQL (version 2.0.1)
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1.spark2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive
0: jdbc:hive2://hadoop-n:10000> show databases;
+---------------+--+
| databaseName |
+---------------+--+
| default |
| test |
+---------------+--+
2 rows selected (0.829 seconds)
0: jdbc:hive2://hadoop-n:10000>
编写代码连接sparksql
按照自己的环境添加依赖
jdk.tools
jdk.tools
1.6
system
${JAVA_HOME}/lib/tools.jar
org.apache.hive
hive-jdbc
1.2.1
org.apache.hadoop
hadoop-common
2.6.0
然后编写类
/**
*
* @Title: HiveJdbcTest.java
* @Package com.scc.hive
* @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么)
* @author scc
* @date 2016年11月9日 上午10:16:32
*/
package com.scc.hive;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
/**
*
* @ClassName: HiveJdbcTest
* @Description: TODO(这里用一句话描述这个类的作用)
* @author scc
* @date 2016年11月9日 上午10:16:32
*
*/
public class HiveJdbcTest {
private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
public static void main(String[] args) throws SQLException {
try {
Class.forName(driverName);
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://10.5.3.100:10000", "", "");
Statement stmt = con.createStatement();
String tableName = "l_access";
String sql = "";
ResultSet res = null;
sql = "describe " + tableName;
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getString(1) + "\t" + res.getString(2));
}
sql = "select * from " + tableName + " limit 10;";
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(res.getObject("id"));
}
sql = "select count(1) from " + tableName;
res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println("count:" + res.getString(1));
}
}
}下面是控制台输出
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
id int
req_name string
req_version string
req_param string
req_no string
req_status string
req_desc string
ret string
excute_time int
req_time date
create_time date
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
count:932
4、注意事项
看完上述内容，你们掌握如何进行spark2.0.1安装部署及使用jdbc连接基于hive的sparksql的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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