spark 部署安装

安装笔Spark Local 模式搭建文档

在本地使用单机多线程模拟Spark集群中的各个角色

安装包下载

目前Spark最新稳定版本：课程中使用目前Spark最新稳定版本：3.1.x系列

https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html

★注意1:

Spark3.0+基于Scala2.12

Downloads | Apache Spark

★注意2:

目前企业中使用较多的Spark版本还是Spark2.x,如Spark2.2.0、Spark2.4.5都使用较多，但未来Spark3.X肯定是主流，毕竟官方高版本是对低版本的兼容以及提升

Spark Release 3.0.0 | Apache Spark

将安装包上传并解压

说明: 只需要上传至node1即可, 以下操作都是在node1执行的

cd /export/software

rz 上传

解压:

更名: (两种方式二选一即可, 推荐软连接方案)

cd /export/server

方式一:

软连接方案: ln -s spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark

方式二:

直接重命名: mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark

目录结构说明:

测试

Spark的local模式, 开箱即用, 直接启动bin目录下的spark-shell脚本

cd /export/server/spark/bin

./spark-shell

说明:

sc：SparkContext实例对象：

spark：SparkSession实例对象

40./40：Web监控页面端口号

●Spark-shell说明：

1.直接使用./spark-shell

表示使用local 模式启动，在本机启动一个SparkSubmit进程

2.还可指定参数 --master，如：

spark-shell --master local[N] 表示在本地模拟N个线程来运行当前任务

spark-shell --master local[*] 表示使用当前机器上所有可用的资源

3.不携带参数默认就是

spark-shell --master local[*]

4.后续还可以使用--master指定集群地址，表示把任务提交到集群上运行，如

./spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077

5.退出spark-shell

使用 :quit

PySpark环境安装

同学们可能有疑问, 我们不是学的Spark框架吗? 怎么会安装一个叫做PySpark呢?

这里简单说明一下:

PySpark: 是Python的库, 由Spark官方提供. 专供Python语言使用. 类似Pandas一样,是一个库

Spark: 是一个独立的框架, 包含PySpark的全部功能, 除此之外, Spark框架还包含了对R语言\ Java语言\ Scala语言的支持. 功能更全. 可以认为是通用Spark。

功能	PySpark	Spark
底层语言	Scala(JVM)	Scala(JVM)
上层语言支持	Python	Python\Java\Scala\R
集群化\分布式运行	支持	支持
定位	Python库 (客户端)	标准框架 (客户端和服务端)
是否可以Daemon运行	No	Yes
使用场景	生产环境集群化运行	生产环境集群化运行

若安装PySpark需要首先具备Python环境，这里使用Anaconda环境，安装过程如下：

下载Anaconda环境包

安装版本：Anaconda | Individual Edition

Python3.8.8版本：Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

安装Anaconda环境

此环境三台节点都是需要安装的, 以下演示在node1安装, 其余两台也是需要安装的

cd /export/software

rz 上传Anaconda脚本环境

执行脚本:

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

不断输入空格, 直至出现以下解压, 然后输入yes

此时, anaconda需要下载相关的依赖包, 时间比较长, 耐心等待即可....

配置anaconda的环境变量:

vim /etc/profile

##增加如下配置

export ANACONDA_HOME=/root/anaconda3/bin

export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

重新加载环境变量: source /etc/profile

修改bashrc文件

sudo vim ~/.bashrc

添加如下内容:

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

说明:

profile

其实看名字就能了解大概了, profile 是某个用户唯一的用来设置环境变量的地方, 因为用户可以有多个 shell 比如 bash, sh, zsh 之类的, 但像环境变量这种其实只需要在统一的一个地方初始化就可以了, 而这就是 profile.

bashrc

bashrc 也是看名字就知道, 是专门用来给 bash 做初始化的比如用来初始化 bash 的设置, bash 的代码补全, bash 的别名, bash 的颜色. 以此类推也就还会有 shrc, zshrc 这样的文件存在了, 只是 bash 太常用了而已.

启动anaconda并测试

注意: 请将当前连接node1的节点窗口关闭,然后重新打开,否则无法识别

输入 Python启动:

说明: 发现在重新进入客户端后, 发现前面多个 base , 表示进入到anaconda的base默认环境中

说明:

如果不想看到这个说明: 可以尝试退出base环境

修改: sudo vim ~/.bashrc 文件即可

在此文件的最后面添加一行内容:

conda deactivate

Anaconda相关组件介绍[了解]

Anaconda（水蟒）：是一个科学计算软件发行版，集成了大量常用扩展包的环境，包含了 conda、Python 等 180 多个科学计算包及其依赖项，并且支持所有操作系统平台。下载地址：https://www.continuum.io/downloads

安装包：pip install xxx,conda install xxx
卸载包：pip uninstall xxx,conda uninstall xxx
升级包：pip install upgrade xxx,conda update xxx

Jupyter Notebook：启动命令

jupyter notebook

功能如下：

Anaconda自带，无需单独安装
实时查看运行过程
基本的web编辑器（本地）
ipynb 文件分享
可交互式
记录历史运行结果

修改jupyter显示的文件路径：

通过jupyter notebook --generate-config命令创建配置文件，之后在进入用户文件夹下面查看.jupyter隐藏文件夹，修改其中文件jupyter_notebook_config.py的202行为计算机本地存在的路径。

IPython：

命令：ipython，其功能如下

1.Anaconda自带，无需单独安装

2.Python的交互式命令行 Shell

3.可交互式

4.记录历史运行结果

5.及时验证想法

Spyder：

命令：spyder，其功能如下

1.Anaconda自带，无需单独安装

2.完全免费，适合熟悉Matlab的用户

3.功能强大，使用简单的图形界面开发环境

下面就Anaconda中的conda命令做详细介绍和配置。

conda命令及pip命令

conda管理数据科学环境，conda和pip类似均为安装、卸载或管理Python第三方包。

conda install 包名 pip install 包名

conda uninstall 包名 pip uninstall 包名

conda install -U 包名 pip install -U 包名

（2） Anaconda设置为国内下载镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

（3）conda创建虚拟环境

conda env list

conda create py_env python=3.8.8 #创建python3.8.8环境

activate py_env #激活环境

deactivate py_env #退出环境

PySpark安装

三个节点也是都需要安装pySpark的

方式1：直接安装PySpark

安装如下：

使用PyPI安装PySpark如下：也可以指定版本安装

pip install pyspark

或者指定清华镜像(对于网络较差的情况)：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark # 指定清华镜像源

如果要为特定组件安装额外的依赖项，可以按如下方式安装(此步骤暂不执行，后面Sparksql部分会执行)：

pip install pyspark[sql]

截图如下：

[安装]方式2：创建Conda环境安装PySpark

#从终端创建新的虚拟环境(沙箱环境)，如下所示

conda create -n pyspark_env python=3.8

#创建虚拟环境后，它应该在 Conda 环境列表下可见，可以使用以下命令查看

conda env list

#现在使用以下命令激活新创建的环境：

source activate pyspark_env

或者

conda activate pyspark_env

如果报错: CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda deactivate'.切换使用 source activate

#您可以在新创建的环境中通过使用PyPI安装PySpark来安装pyspark，例如如下。它将pyspark_env在上面创建的新虚拟环境下安装 PySpark。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark

#或者，可以从 Conda 本身安装 PySpark：

conda install pyspark

[不推荐]方式3：手动下载安装

将spark对应版本下的python目录下的pyspark复制到anaconda的

Library/Python3/site-packages/目录下即可。

请注意，PySpark 需要JAVA_HOME正确设置的Java 8 或更高版本。如果使用 JDK 11，请设置-Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true，Arrow相关功能才可以使用。

扩展：

conda虚拟环境命令

查看所有环境

conda info --envs

新建虚拟环境

conda create -n myenv python=3.6

删除虚拟环境

conda remove -n myenv --all

激活虚拟环境

conda activate myenv

source activate base

退出虚拟环境

conda deactivate myenv

初体验-PySpark shell方式

前面的Spark Shell实际上使用的是Scala交互式Shell，实际上 Spark 也提供了一个用 Python 交互式Shell，即Pyspark。

bin/pyspark --master local[*]

Spark Standalone集群环境

Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。

节点	主节点(master)	从节点(worker)	历史服务(history server)
node1	是	是	是
node2	否	是	否
node3	否	是	否

修改配置文件

说明: 直接对local模型下的spark进行更改为standalone模式

【workers】

cd /export/server/spark/conf/

cp workers.template workers

vim workers

添加以下内容:

node1.itcast.cn

node2.itcast.cn

node3.itcast.cn

【spark-env.sh】

cd /export/server/spark/conf

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vim spark-env.sh

增加如下内容：

JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241/

HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/

YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/

export SPARK_MASTER_HOST=node1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

SPARK_WORKER_CORES=1

SPARK_WORKER_MEMORY=1g

SPARK_WORKER_PORT=7078

SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081

SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1.itcast.cn:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

注意:

Jdk,hadoop, yarn的路径, 需要配置为自己的路径(可能与此位置不一致)

History配置中, 需要指定hdfs的地址, 其中端口号为8020或者9820, 大家需要参考hdfs上对应namenode的通信端口号

【配置spark应用日志】

第一步: 在HDFS上创建应用运行事件日志目录:

hdfs dfs -mkdir -p /sparklog/

第二步: 配置spark-defaults.conf

cd /export/server/spark/conf

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

添加以下内容:

spark.eventLog.enabled true

spark.eventLog.dir hdfs://node1.itcast.cn:8020/sparklog/

spark.eventLog.compress true

其中HDFS的地址, 8020 还是9820 需要查看HDFS的界面显示

【log4j.properties】

cd /export/server/spark/conf

cp log4j.properties.template log4j.properties

vim log4j.properties

## 改变日志级别

分发到其他机器

将配置好的将 Spark 安装包分发给集群中其它机器，命令如下：

cd /export/server/

scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/ node2:$PWD

scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/ node3:$PWD

##分别在node2, 和node3中创建软连接

ln -s /export/server/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/ /export/server/spark

启动spark Standalone

启动spark集群之前, 一定要先将hadoop启动良好了

启动方式1：集群启动和停止

在主节点上启动spark集群

cd /export/server/spark

sbin/start-history-server.sh

在主节点上停止spark集群

/export/server/spark/sbin/stop-all.sh

启动方式2：单独启动和停止

在 master 安装节点上启动和停止 master：

start-master.sh

stop-master.sh

在 Master 所在节点上启动和停止worker(work指的是slaves 配置文件中的主机名)

start-slaves.sh

stop-slaves.sh

WEB UI页面

http://node1:8080/

可以看出，配置了3个Worker进程实例，每个Worker实例为1核1GB内存，总共是3核 3GB 内存。目前显示的Worker资源都是空闲的，当向Spark集群提交应用之后，Spark就会分配相应的资源给程序使用，可以在该页面看到资源的使用情况。

历史服务器HistoryServer：

/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

WEB UI页面地址：

连接集群

【spark-shell 连接】

cd /export/server/spark

bin/spark-shell --master spark://node1:7077

【pyspark 连接】

cd /export/server/spark

./bin/pyspark --master spark://node1:7077

Spark Standalone HA 模式安装

多master模式其中一个为active节点, 另一个为standby状态

注意: HA模式需要依赖于zookeeper进行协助管理

修改配置

cd /export/server/spark/conf

vim spark-env.sh

注释或删除MASTER_HOST内容:

# SPARK_MASTER_HOST=node1

增加以下配置:

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1.itcast.cn:2181,node2.itcast.cn:2181,node3.itcast.cn:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

说明函数说明:

spark.deploy.recoveryMode：恢复模式

spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper的Server地址

spark.deploy.zookeeper.dir：保存集群元数据信息的文件、目录。包括Worker、Driver、Application信息。

配置分发

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-env.sh node2:$PWD

scp -r spark-env.sh node3:$PWD

启动集群

首先启动zookeeper服务: 三个节点都需要启动

zkServer.sh status --查看状态

zkServer.sh stop --停止命令

zkServer.sh start --启动命令

接着在node1启动spark集群

cd /export/server/spark

./sbin/start-all.sh

最后在node2上单独启动一个master

cd /export/server/spark

./sbin/start-master.sh

查看WebUI

http://node1:8080/
http://node2:8080/

默认情况下，先启动Master就为Active Master，如下截图所示：

Spark on YARN 环境搭建
1. 修改spark-env.sh

cd /export/server/spark/conf

vim /export/server/spark/conf/spark-env.sh

添加以下内容:

HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

同步到其他两台

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-env.sh node2:$PWD

scp -r spark-env.sh node3:$PWD

修改hadoop的yarn-site.xml

node1修改

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/

vim /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/yarn-site.xml

添加以下内容:

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

</property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>

</property>

<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

</property>

<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

</property>

<name>yarn.log.server.url</name>

<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

</configuration>

将其同步到其他两台

cd /export/server/hadoop/etc/hadoop

scp -r yarn-site.xml node2:$PWD

scp -r yarn-site.xml node3:$PWD

Spark设置历史服务地址

cd /export/server/spark/conf

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

添加以下内容:

spark.eventLog.enabled true

spark.eventLog.dir hdfs://node1:9820/sparklog/

spark.eventLog.compress true

spark.yarn.historyServer.address node1:18080

设置日志级别:

cd /export/server/spark/conf

cp log4j.properties.template log4j.properties

vim log4j.properties

修改以下内容:

同步到其他节点

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-defaults.conf log4j.properties node2:$PWD

scp -r spark-defaults.conf log4j.properties node3:$PWD

配置依赖spark jar包

当Spark Application应用提交运行在YARN上时，默认情况下，每次提交应用都需要将依赖Spark相关jar包上传到YARN 集群中，为了节省提交时间和存储空间，将Spark相关jar包上传到HDFS目录中，设置属性告知Spark Application应用。

hadoop fs -mkdir -p /spark/jars/

hadoop fs -put /export/server/spark/jars/* /spark/jars/

修改spark-defaults.conf

cd /export/server/spark/conf

vim spark-defaults.conf

添加以下内容:

spark.yarn.jars hdfs://node1:8020/spark/jars/*

同步到其他节点

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-defaults.conf root@node2:$PWD

scp -r spark-defaults.conf root@node3:$PWD

启动服务

Spark Application运行在YARN上时，上述配置完成

启动服务：HDFS、YARN、MRHistoryServer和Spark HistoryServer，命令如下：

## 启动HDFS和YARN服务，在node1执行命令

start-dfs.sh

start-yarn.sh

或

start-all.sh

注意：在onyarn模式下不需要启动start-all.sh（jps查看一下看到worker和master）

## 启动MRHistoryServer服务，在node1执行命令

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

## 启动Spark HistoryServer服务，，在node1执行命令

/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

Spark HistoryServer服务WEB UI页面地址：

http://node1:18080/

提交测试

先将圆周率PI程序提交运行在YARN上，命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \

--master yarn \

--conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3" \

--conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3" \

${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py \

运行完成在YARN 监控页面截图如下：

设置资源信息，提交运行pi程序至YARN上，命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \

--master yarn \

--driver-memory 512m \

--executor-memory 512m \

--executor-cores 1 \

--num-executors 2 \

--queue default \

--conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3" \

--conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3" \

${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py \

当pi应用运行YARN上完成以后，从8080 WEB 页面点击应用历史服务连接，查看应用运行状态信息。

SparkSQL与Hive整合
1. SparkSQL整合Hive步骤
  1. 第一步：将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录

node1执行以下命令来拷贝hive-site.xml到所有的spark安装服务器上面去

cd /export/server/hive-3.1.2/conf

cp hive-site.xml /export/server/spark/conf/

cd /export/server/spark/conf/

scp hive-site.xml root@node2:/export/server/spark/conf/

scp hive-site.xml root@node3:/export/server/spark/conf/

第二步：将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下

node1执行以下命令将连接驱动包拷贝到spark的jars目录下，三台机器都要进行拷贝

cd /export/server/hive/lib

cp mysql-connector-java-5.1.32.jar /export/server/spark/jars/

scp mysql-connector-java-5.1.32.jar root@node2:/export/server/spark/jars/

scp mysql-connector-java-5.1.32.jar root@node3:/export/server/spark/jars/

第三步：Hive开启MetaStore服务

(1)修改 hive/conf/hive-site.xml新增如下配置

远程模式部署metastore 服务地址

<?xml version="1.0"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

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

<value>thrift://node1:9083</value>

</property>

</configuration>

2: 后台启动 Hive MetaStore服务

前台启动：

bin/hive --service metastore &

后台启动：

nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &

完整的hive-site.xml文件

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

<value> jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>

</property>

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

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

</property>

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

</property>

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

</property>

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

</property>

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

<value>thrift://node1:9083</value>

</property>

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

<value>false</value>

</property>

<name>hive.metastore.schema.verification</name>

<value>false</value>

</property>

</configuration>

1. 第四步：测试Sparksql整合Hive是否成功
[方式1]Spark-sql方式测试

先启动hadoop集群，在启动spark集群，确保启动成功之后node1执行命令，指明master地址、每一个executor的内存大小、一共所需要的核数、mysql数据库连接驱动：

cd /export/server/spark

bin/spark-sql --master local[2] --executor-memory 512m --total-executor-cores 1

或

bin/spark-sql --master spark://node1.itcast.cn:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1

执行成功后的界面：进入到spark-sql 客户端命令行界面

查看当前有哪些数据库，并创建数据库

show databases;

create database sparkhive;

看到数据的结果，说明sparksql整合hive成功！

注意：日志太多，我们可以修改spark的日志输出级别(conf/log4j.properties)

注意：

在spark2.0版本后由于出现了sparkSession，在初始化sqlContext的时候，会设置默认的spark.sql.warehouse.dir=spark-warehouse,

此时将hive与sparksql整合完成之后，在通过spark-sql脚本启动的时候，还是会在那里启动spark-sql脚本，就会在当前目录下创建一个spark.sql.warehouse.dir为spark-warehouse的目录，存放由spark-sql创建数据库和创建表的数据信息，与之前hive的数据息不是放在同一个路径下（可以互相访问）。但是此时spark-sql中表的数据在本地，不利于操作，也不安全。

所有在启动的时候需要加上这样一个参数：

--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:9820/user/hive/warehouse

保证spark-sql启动时不在产生新的存放数据的目录，sparksql与hive最终使用的是hive同一存放数据的目录。如果使用的是spark2.0之前的版本，由于没有sparkSession，不会出现spark.sql.warehouse.dir配置项，不会出现上述问题。

Spark2之后最后的执行脚本，node1执行以下命令重新进去spark-sql

cd /export/server/spark

bin/spark-sql \

--master spark://node1:7077 \

--executor-memory 512m --total-executor-cores 1 \

--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:9820/user/hive/warehouse

[方式2]PySpark-Shell方式启动：

bin/spark-shell --master local[3]

spark.sql("show databases").show

如下图：

[方式3]PySpark-Shell方式启动：

bin/pyspark --master local[2]

spark.sql("show databases").show

PyCharm整合Hive
1. 操作准备

●原理

Hive表的元数据库中，描述了有哪些database、table、以及表有多少列，每一列是什么类型，以及表的数据保存在hdfs的什么位置

执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务，简单来说Hive就是将SQL根据MySQL中元数据信息转成MapReduce执行，但是速度慢

使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表

所以首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL能够加载元数据

●API

在Spark2.0之后，SparkSession对HiveContext和SqlContext在进行了统一

可以通过操作SparkSession来操作HiveContext和SqlContext。

SparkSQL整合Hive MetaStore

默认Spark 有一个内置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式数据库保存数据【上面案例】，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用，所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore

SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它，并且能够使用 HDFS保存WareHouse，所以可以直接拷贝Hadoop和Hive的配置文件到Spark的配置目录。

使用SparkSQL操作集群Hive表

如下为HiveContext的源码解析：

在PyCharm中开发应用，集成Hive读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项：

范例演示代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-# Program function：from pyspark.sql import SparkSessionimport osos.environ['SPARK_HOME'] = '/export/servers/spark'PYSPARK_PYTHON = "/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python"# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHONos.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHONif __name__ == '__main__':# _SPARK_HOST = "spark://node1:7077"_SPARK_HOST = "local[3]"_APP_NAME = "test"spark = SparkSession.builder\

        .appName("_01_onhive")\

        .master("local[*]")\

        .config("spark.sql.shuffle.partitions",'4')\

        .config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse")\

        .config("hive.metastore.uris","thrift://node1:9083")\

        .enableHiveSupport()\

        .getOrCreate()spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")#PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))  # 获取项目根目录# print(PROJECT_ROOT)#/export/pyfolder1/pyspark-chapter03_3.8/main#path = os.path.join(PROJECT_ROOT, "data\\edge\\0_fuse.txt")  # 文件路径# 查看有哪些表spark.sql("show databases").show()spark.sql("use sparkhive").show()spark.sql("show tables").show()# 创建表spark.sql("create table if not exists person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ','")# 加载数据, 数据为当前目录下的person.txt(和src平级)spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH '/export/pyfolder1/pyspark-chapter03_3.8/data/student.csv' INTO TABLE person")# 查询数据spark.sql("select * from person ").show()print("===========================================================")import pyspark.sql.functions as fnspark.read \.table("person ") \.groupBy("name") \.agg(fn.round(fn.avg("age"), 2).alias("avg_age")) \.show(10, truncate=False)spark.stop()

运行程序结果如下：

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