软件环境:
linux系统: CentOS6.7
Hadoop版本: 2.6.5
zookeeper版本: 3.4.8
##主机配置: ######一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos ``` 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3
m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker
m2: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Worker
m3: Zookeeper, DataNode, NodeManager, Worker
####参考资料:
spark源码编译教程
http://blog.csdn.net/yanran1991326/article/details/46506595
Hive on Spark搭建教程以及遇到的坑指南
http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html(可作为遇到坑时查看使用)
http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/5806329.html(建议参照该教程)
官方参考配置文件
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties#ConfigurationProperties-Spark
Hive On Spark官网资料:
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
关于Hive on Spark的讨论和进度(官方):
https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-7292
####说明:
要使用Hive on Spark，所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包，Hive官网上指出:`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
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##一.安装Maven: (Linux下, 若使用Spark源码包自带的编译工具,则可跳过此步)
####参考资料
Maven教程:
http://wiki.jikexueyuan.com/project/maven/
1. 下载Maven安装包
2. 解压Maven到指定位置
3. 编辑/etc/profile文件
vi /etc/profile
export M2_HOME=/home/centos/soft/maven
PATH=$PATH:$M2_HOME/bin
source /etc/profile
4. 检验是否安装成功
mvn -v
5. 设置maven内存大小
#####Linux下:
vi /etc/profile
export MAVEN_OPTS=-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m
#####Windows下:
新建变量: MAVEN_OPTS
将变量MAVEN_OPTS的值设置成: -Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m
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##二.编译spark源码:
####参考资料:
spark源码下载官方地址:
http://spark.apache.org/downloads.html
spark源码编译官方指南:
http://spark.apache.org/docs/1.5.0/building-spark.html
spark源码编译教程:
http://blog.csdn.net/yanran1991326/article/details/46506595
Hive On Spark遇坑指南:
http://www.cnblogs.com/linbingdong/p/5806329.html
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####1. 编译指令:
(切记不可用`-Phive`参数; 推荐使用第一种方案, 因为第二种方案亲测编译成功后各种缺包报错)
**方案一:maven编译: (Linux下,推荐使用这种方法)**
如果想生成一个用scala2.1.2编译的spark 部署包，则要先执行`change-scala-version.sh`文件,执行指令如下:
./dev/change-scala-version.sh 2.10 (若要指定scala的编译版本时, 必须先执行该指令)
mvn -Phadoop-2.6 -Pyarn -Dhadoop.version=2.6.5 -Dyarn.version=2.6.5 -Dscala-2.10 -DskipTests clean package
指令参数使用介绍:
–Phadoop-$系列： 打包时所用的Hadoop系列号，不加此参数时hadoop为pom.xml的默认系列。
-Dhadoop.version=$版本号 打包时所用的Hadoop版本号，不加此参数时不可从HDFS上读取数据。
–Pyarn 是否支持Hadoop YARN，不加参数时为不支持yarn。
-Dyarn.version=$版本号 是否支持Hadoop YARN，不加参数时为不支持yarn调度。
–Phive 是否在Spark SQL中支持hive，不加此参数时为不支持hive。(若要使用Hive on Spark功能时, 不能添加次参数)
-Dscala-$版本号 打包时所用的Scala系列号，不加此参数时Scala版本为pom.xml的默认版本, 在使用此函数之前必须先执行./dev/change-scala-version.sh 2.10指令,否则无效
-DskipTests 是否在编译的过程中略过测试，加此参数时为略过。
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**方案二:使用spark源码包中自带的`make-distribution`编译工具**
编译Spark源码(若需要用到parquet功能,则带上`parquet-provided`参数)
(1)Spark2.0版本之前(hadoop版本可随实际情况修改)
./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.4,parquet-provided"
(2)Spark2.0版本之后(hadoop版本可随实际情况修改)
./dev/make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided"
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####2. 编译完成
**方案一:使用Maven方式编译:**
编译成功后的Spark引用包的存放位置:
$Spark源码目录/assembly/target/scala-2.10/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.5.jar
该包的只是一个资源包, 应把tgz解压安装的`$SPARK_HOME/lib`目录下的`assembly`删除, 然后将该包放入到`$SPARK_HOME/lib`目录下
**方案二:使用`make-distribution.sh`方式编译:**
编译成功后的Spark安装包的存放位置:
$Spark源码目录/spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive-src.tgz
该包是一个安装包, 用tar解压出安装即可, 不推荐使用
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####3.更新说明
更新之前有个`BUG`, 就是在此之前编译的Spark部署包并不能操作Hive中`Paruqet`, 个人猜测的原因是: 因为我之前推荐的是`Maven`来编译`Spark`部署包, 但是在编译的包里并没有支持`Parquet`的`JAR`包,所以当操作`Parquet`表时就会报错, 在此进行`BUG`修复, 若不使用`parquet`存储格式, 则可继续用以前的方式编译,并无大碍
想要使用`Parquet`储存方式, 本人目前掌握的方法是:
使用spark源码包中自带的`make-distribution`编译工具, 编译指令为:
./dev/make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.6,parquet-provided"
####编译建议:
在此假设你编译成功, 如果编译不成功除了对内存溢出或者报了很明显的错误之外, 其他错误的处理办法都是不断的重试,重试,再重试,不断的输入编译指令进行编译,就能编译成功了,编译时间长短不定,建议编译成功之后别把spark的源码目录删除, 因为只要没删除以后编译相同版本的就会容易很多
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在之前说过, 用`make-distribution.sh`编译的`Spark`部署包是会报错的, 那么下面对报错进行解决:
**问题1:**
启动spark集群时报错,启动Master节点,报错信息为:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/Logger
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701)
at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048)
at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:3018)
at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1784)
at sun.launcher.LauncherHelper.validateMainClass(LauncherHelper.java:544)
at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:526)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.Logger
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
... 7 more
####解决方案:
将`/home/centos/soft/hadoop/share/hadoop/common/lib`目录下的`slf4j-api-1.7.5.jar`文件,`slf4j-log4j12-1.7.5.jar`文件和`commons-logging-1.1.3.jar`文件拷贝到`/home/centos/soft/spark/lib`目录下
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**问题2:**
启动spark集群时报错,启动Master节点,报错信息为:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2570)
at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:2813)
at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1663)
at sun.launcher.LauncherHelper.getMainMethod(LauncherHelper.java:494)
at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:486)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.conf.Configuration
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
... 6 more
####解决方案:
官网参考:
https://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html#apache-hadoop
编辑`spark-env.sh`文件,添加下列该项:
vi $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/centos/soft/hadoop/bin/hadoop classpath)
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####三.配置YARN
若Hive on Spark使用YARN作为调度器,则配置YARN,否则,跳过此步骤,不进行配置.
官方参考资料:
https://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html
https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html
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##四.配置Hive
####1.导包到`HIVE_HOME/lib`目录下
(1)在Hive-2.2.0版本之前
将$SPARK_HOME/lib目录下assembly的jar包链接到HIVE_HOME/lib目录下
(2)在Hive-2.2.0版本之后,
yarn模式:
将scala-library, spark-core, spark-network-common包链接到HIVE_HOME/lib目录下
本地模式:
chill-java, chill, jackson-module-paranamer, jackson-module-scala, ersey-container-servlet-core, jersey-server, json4s-ast, kryo-shaded, minlog, scala-xml, spark-launcher, spark-network-shuffle, park-unsafe, xbean-asm5-shaded包链接到HIVE_HOME/lib目录下
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####2.上传JAR包到HDFS上
(1)在Hive-2.2.0版本之前,
将`$HIVE_HOME/lib`目录下assembly的包上传到HDFS上,并在`hive-site.xml`文件中配置assembly包位置:
(2)在Hive-2.2.0版本之后,
将$SPARK_HOME/lib目录下的所有包上传到HDFS上,并在hive-site.xml文件中配置以下配置项:
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<value>hdfs://ns1/spark-jars/*</value>
</property>
####3.综上所述: Hive的配置项为以下配置, 编辑`hive-site.xml`文件 (以下配置是Spark2.2.0之前的YARN模式下的配置) ```
##三.配置Spark ####举例说明: 1. 当在YARN模式下运行Spark时，我们通常建议将`spark.executor.cores`设置为`5,6或7`(在spark-default.conf中设置)，这取决于典型节点可以被整除。例如，如果`yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores`是`19`，那么`6`是一个更好的选择（所有执行器只能有相同数量的内核，这里如果我们选择`5`，那么每个执行器只有`3`个内核;如果我们选择`7`，则只使用`2`个执行器，并且将浪费`5`个核心）。如果它是`20`，那么`5`是一个更好的选择（因为这样你会得到`4`个执行者，没有核心被浪费）。
-
对于
spark.executor.memory，我们建议计算yarn.nodemanager.resource.memory-mb *（spark.executor.cores / yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores），然后在spark.executor.memory和spark之间分割yarn.executor.memoryOverhead。根据我们的实验，我们建议将spark.yarn.executor.memoryOverhead设置为总内存的15-20％。 -
在确定了每个执行器接收到多少内存之后，您需要决定将多少个执行器分配给查询。在GA发行Spark动态执行器分配将被支持。然而对于这个测试，只能使用静态资源分配。基于每个节点中的物理内存和
spark.executor.memory和spark.yarn.executor.memoryOverhead的配置，您将需要选择实例数并设置spark.executor.instances。 -
现在一个现实世界的例子。假设有10个节点，每个节点具有64GB的内存，具有12个虚拟核心，例如，
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores = 12。一个节点将用作主节点，因此集群将具有9个从节点。我们将spark.executor.cores配置为6.给定64GB的ram yarn.nodemanager.resource.memory-mb将是50GB。我们将确定每个执行程序的内存量，如下所示：50GB *（6/12）= 25GB。我们将20％分配给spark.yarn.executor.memoryOverhead或5120，将80％分配给spark.executor.memory或20GB。 -
在这个
9节点集群上，每个主机有两个执行器。因此，我们可以将spark.executor.instances配置为介于2到18之间的某个值。值18将利用整个集群。
####配置项解析: ``` spark.executor.cores Between 5-7, See tuning details section spark.executor.memory yarn.nodemanager.resource.memory-mb * (spark.executor.cores / yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores) spark.yarn.executor.memoryOverhead 15-20% of spark.executor.memory spark.executor.instances Depends on spark.executor.memory + spark.yarn.executor.memoryOverhead, see tuning details section. ```
配置项范例:
在spark-default.conf文件下配置以下配置项:
spark.executor.cores=1
spark.executor.memory=512m
spark.yarn.executor.memoryOverhead=75
spark.executor.instances=1
##四.配置HPL/SQL 将HPL/SQL存储过程调用的计算引擎改为Spark, 编辑`hplsql-site.xml`文件, 修改下列配置项(因本人使用`Hive On Spark`, 所以在下列配置项中将`mr`改为`spark`, 根据实际情况而定) ```
##五.测试 重启`metastore`, `spark-master`, `spark-slaves`服务, 进入Hive测试 ``` sh $SPARK_HOME/bin/stop-master.sh sh $SPARK_HOME/bin/stop-slaves.sh sh $SPARK_HOME/bin/start-master.sh sh $SPARK_HOME/bin/start-slaves.sh sh $HIVE_HOME/bin/hive --service metastore sh $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2 ```
sh $HIVE_HOME/bin/hive
select count(*) from bill_auth;
##六.官方推荐配置项: ``` mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=750000000 hive.vectorized.execution.enabled=true hive.cbo.enable=true hive.optimize.reducededuplication.min.reducer=4 hive.optimize.reducededuplication=true hive.orc.splits.include.file.footer=false hive.merge.mapfiles=true hive.merge.sparkfiles=false hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 hive.merge.size.per.task=256000000 hive.merge.orcfile.stripe.level=true hive.auto.convert.join=true hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=894435328 hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=false hive.map.aggr.hash.percentmemory=0.5 hive.map.aggr=true hive.optimize.sort.dynamic.partition=false hive.stats.autogather=true hive.stats.fetch.column.stats=true hive.vectorized.execution.reduce.enabled=false hive.vectorized.groupby.checkinterval=4096 hive.vectorized.groupby.flush.percent=0.1 hive.compute.query.using.stats=true hive.limit.pushdown.memory.usage=0.4 hive.optimize.index.filter=true hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=67108864 hive.smbjoin.cache.rows=10000 hive.exec.orc.default.stripe.size=67108864 hive.fetch.task.conversion=more hive.fetch.task.conversion.threshold=1073741824 hive.fetch.task.aggr=false mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads=5 spark.kryo.referenceTracking=false spark.kryo.classesToRegister=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveKey,org.apache.hadoop.io.BytesWritable,org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.VectorizedRowBatch ```
