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目录

一、Spark On Hive原理

        （1）为什么要让Spark On Hive？

二、MySQL安装配置（root用户）

        （1）安装MySQL

        （2）启动MySQL设置开机启动

        （3）修改MySQL密码

三、Hive安装配置

        （1）修改Hadoop的core-site.xml

        （2）创建hive-site.xml

        （3）修改配置文件hive-env.sh

        （4）上传mysql连接驱动

        （5）初始化元数据 （Hadoop集群启动后）      

        （6）创建logs目录，启动元数据服务

        （7）启动Hive shell

四、Spark On Hive配置

        （1）创建hive-site.xml（spark/conf目录）

        （2）放置MySQL驱动包

        （3）查看hive的hive-site.xml配置

        （4）启动hive的MetaStore服务

        （5）Spark On Hive测试

        （6）Pycharm-spark代码连接测试

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一、Spark On Hive原理

        （1）为什么要让Spark On Hive？

        对于Spark来说，自身是一个执行引擎。但是Spark自己没有元数据管理功能，当我们执行： SELECT * FROM person WHERE age > 10的时候， Spark完全有能力将SQL变成RDD提交。

        但是问题是，Person的数据在哪? Person有哪些字段?字段啥类型? Spark完全不知道了。不知道这些东西，如何翻译RDD运行。在SparkSQL代码中可以写SQL那是因为，表是来自DataFrame注册的。 DataFrame中有数据，有字段，有类型，足够Spark用来翻译RDD用.。如果以不写代码的角度来看，SELECT * FROM person WHERE age > 10 spark无法翻译，因为没有元数据。

        解决方案：

        Spark提高执行引擎能力，Hive的MetaStore提供元数据管理功能。选择Hive的原因是使用Hive的用户数量多。

Hive与SparkOnHive流程示意图

二、MySQL安装配置（root用户）

        （1）安装MySQL

        命令：

        rpm  --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022

        rpm -Uvh https://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm

        yum -y install mysql-community-server

        （2）启动MySQL设置开机启动

        命令：

        systemctl start mysqld

        systemctl enable mysqld

        （3）修改MySQL密码

        命令：

        查看密码：grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log

        修改密码：

mysql -uroot -p  #登录MySQL，密码是刚刚查看的临时密码set global validate_password_policy=LOW;   #密码安全级别低set  global  validate_password_length=4;  #密码长度最低四位ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '密码'; # 设置用户和密码
# 配置远程登陆用户以及密码
grant all privileges on *.* to root@"%" identified by 'root' with grant option;flush privileges;

三、Hive安装配置

        （1）修改Hadoop的core-site.xml

        添加内容如下:

     <property>
            <name>hadoop.proxyuser.noregrets.hosts</name>
            <value>*</value>
    </property>
    <property>
            <name>hadoop.proxyuser.noregrets.groups</name>
            <value>*</value>
    </property>

        上传解压安装Hive压缩包并构建软连接
        命令：

        解压：tar -zvxf apache-hive-3.1.3-bin-tar-gz -C /export/servers

        构建软连接：ln -s /export/servers/apache-hive-3.1.3-bin/ /export/servers/hive

        （2）创建hive-site.xml

        命令：

        cd /export/servers/hive/conf

        vim hive-site.xml

        添加内容如下：

<configuration>

        <!-- 存储元数据mysql相关配置 -->

        <property>
            <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
            <value>jdbc:mysql://pyspark01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>

        </property>

        <property>

                <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

                <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

        </property>

        <property>

                <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

                <value>root</value>

        </property>

        <property>

                <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

                <value>root</value>

        </property>

        <!-- H2S运行绑定host -->

        <property>

                <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>

                <value>pyspark01</value>

        </property>

        <!-- 远程模式部署metastore metastore地址 -->

        <property>

                <name>hive.metastore.uris</name>

                <value>thrift://pyspark01:9083</value>

        </property>

        <!-- 关闭元数据存储授权 -->

        <property>

                <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>

                <value>false</value>

        </property>

</configuration>

        （3）修改配置文件hive-env.sh

        命令：

        cd /export/servers/hive/conf

        cp hive-env.sh.template hive-env.sh

        vim hive-env.sh（修改第48行内容）

        内容如下：

        export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop
        export HIVE_CONF_DIR=/export/servers/hive/conf
        export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/servers/hive/lib

        （4）上传mysql连接驱动

链接：https://pan.baidu.com/s/1MJ9QBsE3h1FAxuB3a4iyVw?pwd=1111 
提取码：1111 

        MySQL5使用5的连接版本，MySQL8使用8的连接版本。

        （5）初始化元数据 （Hadoop集群启动后）      

        命令：

        登录数据库：

        mysql -uroot -p

        CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;        #建表

        cd /export/server/hive/

        bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos

        #初始化成功会在mysql中创建74张表

        （6）创建logs目录，启动元数据服务

        命令：

        创建文件夹：mkdir logs

        启动元数据服务：nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &

        （7）启动Hive shell

        命令：bin/hive（配置环境变量可直接使用hive）

四、Spark On Hive配置

        （1）创建hive-site.xml（spark/conf目录）

        添加内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!--告知Spark创建表存到哪里-->
        <property>
                <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
                <value>/user/hive/warehouse</value>
        </property>
        <property>
                <name>hive.metastore.local</name>
                <value>false</value>
        </property>
<!--告知Spark Hive的MetaStore在哪-->
        <property>
                <name>hive.metastore.uris</name>
                <value>thrift://pyspark01:9083</value>
        </property>
</configuration>

        （2）放置MySQL驱动包

        （3）查看hive的hive-site.xml配置

        确保有如下配置：

        （4）启动hive的MetaStore服务

        命令：

        nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &

        （5）Spark On Hive测试

        ①创建表sparkonhive

        命令：

        在spark目录下：

        bin/spark         

        spark.sql('create table sparkonhive(id int)' )

        ②进入查看查看

        命令：

        hive目录：

        bin/hive(配置过环境变量可直接使用hive)

        （6）Pycharm-spark代码连接测试

        在Linux的sparkSQl终端或者hive终端创建学生表，然后使用spark代码查询。

        命令：

        create table student(id int, name string);

        insert into student values(1,'张三'),(2, '李四');

        使用spark代码查询

        在Spark代码中加上如下内容

# cording:utf8
import string
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, StructType, ArrayType
if __name__ == '__main__':spark = SparkSession.builder.\appName('udf_define').\master('local[*]').\config('spark.sql.shuffle.partitions', 2).\config('spark.sql.warehouse.dir', 'hdfs://pyspark01:8020/user/hive/warehouse').\config('hive.metastore.uris', 'thrift://pyspark01:9083').\enableHiveSupport().\getOrCreate()sc = spark.sparkContextspark.sql('''SELECT * FROM student''').show()