大数据Spark分布式SQL引擎

目录

• 1 Spark SQL CLI
• 2 ThriftServer JDBC/ODBC Server
• • 2.1 beeline 客户端
  • 2.2 JDBC/ODBC 客户端

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1 Spark SQL CLI

  回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？

• 方式一：交互式命令行（CLI）

1. bin/hive，编写SQL语句及DDL语句

• 方式二：启动服务HiveServer2（Hive ThriftServer2)

1. 将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库，启动一个服务)，端口为10000
2. 1)、交互式命令行，bin/beeline，CDH 版本HIVE建议使用此种方式，CLI方式过时
3. 2）、JDBC/ODBC方式，类似MySQL中JDBC/ODBC方式
   SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）
   都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
   SparkSQL提供spark-sql命令，类似Hive中bin/hive命令，专门编写SQL分析，启动命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions=4

编写SQL执行，截图如下：

此种方式，目前企业使用较少，主要使用下面所述ThriftServer服务，通过Beeline连接执行SQL。

2 ThriftServer JDBC/ODBC Server

Spark Thrift Server将Spark Applicaiton当做一个服务运行，提供Beeline客户端和JDBC方式访问，与Hive中HiveServer2服务一样的。此种方式必须掌握：在企业中使用PySpark和SQL分析数据，尤其针对数据分析行业。
Spark Thrift JDBC/ODBC server 依赖于HiveServer2服务（依赖JAR包），所有要想使用此功能，在编译Spark源码时，支持Hive Thrift。
注意：启动Spark Thrift JDBC/ODBC Server时，不需要HiveServer2服务。
在$SPARK_HOME目录下的sbin目录，有相关的服务启动命令:

SPARK_HOME=/export/server/spark
$SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh \
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1.oldlu.cn \
--master local[2]

监控WEB UI界面：

2.1 beeline 客户端

SparkSQL类似Hive提供beeline客户端命令行连接ThriftServer，启动命令如下：

/export/server/spark/bin/beeline
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000: ****

编写SQL语句执行分析：

在实际大数据分析项目中，使用SparkSQL时，往往启动一个ThriftServer服务，分配较多资源
（Executor数目和内存、CPU），不同的用户启动beeline客户端连接，编写SQL语句分析数据。

2.2 JDBC/ODBC 客户端

SparkSQL中提供类似JDBC/ODBC方式，连接Spark ThriftServer服务，执行SQL语句，首先添
加Maven依赖库：

<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive-thriftserver_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>

参考文档： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC
范例演示：采用JDBC方式读取Hive中db_hive.emp表的数据。

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet}

/**
 * SparkSQL 启动ThriftServer服务，通过JDBC方式访问数据分析查询
 * i). 通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据
 * ii). 通过Java JDBC的方式，必须通过HTTP传输协议发送thrift RPC消息，Thrift JDBC/ODBC server必须通过上面命
 * 令启动HTTP模式
 */
object SparkThriftJDBC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 定义相关实例对象，未进行初始化
    var conn: Connection = null
    var pstmt: PreparedStatement = null
    var rs: ResultSet = null
    try {
      // TODO： a. 加载驱动类
      Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
      // TODO: b. 获取连接Connection
      conn = DriverManager.getConnection(
        "jdbc:hive2://node1.oldlu.cn:10000/db_hive",
        "root",
        "123456"
      )
      // TODO: c. 构建查询语句
      val sqlStr: String =
        """
          |select e.ename, e.sal, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno
""".stripMargin
      pstmt = conn.prepareStatement(sqlStr)
      // TODO: d. 执行查询，获取结果
      rs = pstmt.executeQuery()
      // 打印查询结果
      while (rs.next()) {
        println(s"empno = ${rs.getInt(1)}, ename = ${rs.getString(2)}, sal = ${
          rs.getDouble(3
          )
        }, dname = ${rs.getString(4)}")
      }
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      if (null != rs) rs.close()
      if (null != pstmt) pstmt.close()
      if (null != conn) conn.close()
    }
  }
}