Apache Spark源码走读之12 -- Hive on Spark运行环境搭建
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楔子
Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不是非常令人满意。由于Spark出色的处理速度，有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行，这就是已经非常闻名的Shark开源项目。
在Spark 1.0中，Spark自身提供了对Hive的支持。本文不准备分析Spark是如何来提供对Hive的支持的，而只着重于如何搭建Hive On Spark的测试环境。
安装概览
整体的安装过程分为以下几步
- 搭建Hadoop集群 (整个cluster由3台机器组成，一台作为Master,另两台作为Slave)
- 编译Spark 1.0，使其支持Hadoop 2.4.0和Hive
- 运行Hive on Spark的测试用例 (Spark和Hadoop Namenode运行在同一台机器)
Hadoop集群搭建
创建虚拟机
创建基于kvm的虚拟机，利用libvirt提供的图形管理界面，创建3台虚拟机，非常方便。内存和ip地址分配如下
- master 2G 192.168.122.102
- slave1 4G 192.168.122.103
- slave2 4G 192.168.122.104
在虚拟机上安装os的过程就略过了，我使用的是arch linux，os安装完成之后，确保以下软件也已经安装
- jdk
- openssh
创建用户组和用户
在每台机器上创建名为hadoop的用户组，添加名为hduser的用户，具体bash命令如下所示
groupadd hadoop
useradd -b /home -m -g hadoop hduser
passwd hduser
无密码登录
在启动slave机器上的datanode或nodemanager的时候需要输入用户名密码，为了避免每次都要输入密码，可以利用如下指令创建无密码登录。注意是从master到slave机器的单向无密码。
cd $HOME/.ssh
ssh-keygen -t dsa
将id_dsa.pub复制为authorized_keys，然后上传到slave1和slave2中的$HOME/.ssh目录
cp id_dsa.pub authorized_keys
#确保在slave1和slave2机器中，hduser的$HOME目录下已经创建好了.ssh目录
scp authorized_keys slave1:$HOME/.ssh
scp authorized_keys slave2:$HOME/.ssh
更改每台机器上的/etc/hosts
在组成集群的master, slave1和slave2中，向/etc/hosts文件添加如下内容
192.168.122.102 master
192.168.122.103 slave1
192.168.122.104 slave2
如果更改完成之后，可以在master上执行ssh slave1来进行测试，如果没有输入密码的过程就直接登录入slave1就说明上述的配置成功。
下载hadoop 2.4.0
以hduser身份登录master，执行如下指令
cd /home/hduser
wget http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common/hadoop-2.4.0/hadoop-2.4.0.tar.gz
mkdir yarn
tar zvxf hadoop-2.4.0.tar.gz -C yarn
修改hadoop配置文件
添加如下内容到.bashrc
export HADOOP_HOME=/home/hduser/yarn/hadoop-2.4.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
修改$HADOOP_HOME/libexec/hadoop-config.sh
在hadoop-config.sh文件开头处添加如下内容
export JAVA_HOME=/opt/java
$HADOOP_CONF_DIR/yarn-env.sh
在yarn-env.sh开头添加如下内容
export JAVA_HOME=/opt/java
export HADOOP_HOME=/home/hduser/yarn/hadoop-2.4.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
xml配置文件修改
文件1： $HADOOP_CONF_DIR/core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hduser/yarn/hadoop-2.4.0/tmp</value>
</property>
</configuration>
文件2: $HADOOP_CONF_DIR/hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
文件3: $HADOOP_CONF_DIR/mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
文件4: $HADOOP_CONF_DIR/yarn-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8025</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8040</value>
</property>
</configuration>
文件5: $HADOOP_CONF_DIR/slaves
在文件中添加如下内容
slave1
slave2
创建tmp目录
在$HADOOP_HOME下创建tmp目录
mkdir $HADOOP_HOME/tmp
复制yarn目录到slave1和slave2
刚才所作的配置文件更改发生在master机器上，将整个更改过的内容全部复制到slave1和slave2。
for target in slave1 slave2
do
scp -r yarn $target:~/
scp $HOME/.bashrc $target:~/
done
批量处理是不是很爽
格式化namenode
在master机器上对namenode进行格式化
bin/hadoop namenode -format
启动cluster集群
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemons.sh start nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
注意： daemon.sh表示只在本机运行，daemons.sh表示在所有的cluster节点上运行。
验证hadoop集群安装正确与否
跑一个wordcount示例，具体步骤不再列出，可参考本系列中的第11篇
编译Spark 1.0
Spark的编译还是很简单的，所有失败的原因大部分可以归结于所依赖的jar包无法正常下载。
为了让Spark 1.0支持hadoop 2.4.0和hive，请使用如下指令编译
SPARK_HADOOP_VERSION=2.4.0 SPARK_YARN=true SPARK_HIVE=true sbt/sbt assembly
如果一切顺利将会在assembly目录下生成 spark-assembly-1.0.0-SNAPSHOT-hadoop2.4.0.jar
创建运行包
编译之后整个$SPARK_HOME目录下所有的文件体积还是很大的，大概有两个多G。有哪些是运行的时候真正需要的呢，下面将会列出这些目录和文件。
- $SPARK_HOME/bin
- $SPARK_HOME/sbin
- $SPARK_HOME/lib_managed
- $SPARK_HOME/conf
- $SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10
将上述目录的内容复制到/tmp/spark-dist，然后创建压缩包
mkdir /tmp/spark-dist
for i in $SPARK_HOME/{bin,sbin,lib_managed,conf,assembly/target/scala-2.10}
do
cp -r $i /tmp/spark-dist
done
cd /tmp/
tar czvf spark-1.0-dist.tar.gz spark-dist
上传运行包到master机器
将生成的运行包上传到master(192.168.122.102)
scp spark-1.0-dist.tar.gz hduser@192.168.122.102:~/
运行hive on spark测试用例
经过上述重重折磨，终于到了最为紧张的时刻了。
以hduser身份登录master机，解压spark-1.0-dist.tar.gz
#after login into the master as hduser
tar zxvf spark-1.0-dist.tar.gz
cd spark-dist
更改conf/spark-env.sh
export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1
export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1
运行最简单的example
用bin/spark-shell指令启动shell之后,运行如下scala代码
val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
// Importing the SQL context gives access to all the public SQL functions and implicit conversions.
import hiveContext._
hql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
hql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
// Queries are expressed in HiveQL
hql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
如果一切顺利，最后一句hql会返回key及value
