【技术实践】Spark使用hive元数据
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1. Hive Warehouse Connector - HWC
在hdp3.0，默认spark和hive各使用自己的metastore catalog，即在hive中创建的表spark中是看不到的。
原因是新版hive支持ACID，默认也启用了ACID Manager，而SparkSQL还不支持ACID，所以它们两个各自使用不同的catalog。
如果要让sparksql直接使用hive元数据，有两种方案：
1.hive禁用ACID，spark使用hive的catalog
2.spark通过HWC访问hive元数据;
建议使用HWC，spark可以通过hwc使用hive元数据，并且也支持ranger,但只支持如下3类应用：
· Spark shell
· PySpark
· The spark-submit script
也就是还不支持spark-sql?
Updates for HDP-3.0:
· Hive uses the "hive" catalog, and Spark uses the "spark" catalog. No extra configuration steps are required – these catalogs are created automatically when you install or upgrade to HDP-3.0 (in Ambari the Spark metastore.catalog.default property is set to spark in "Advanced spark2-hive-site-override").
· You can use the Hive Warehouse Connector to read and write Spark DataFrames and Streaming DataFrames to and from Apache Hive using low-latency, analytical processing (LLAP). Apache Ranger and the Hive Warehouse Connector now provide fine-grained row and column access control to Spark data stored in Hive.
2. spark hwc配置
还需要去除hive.metastore.uris属性：
3.使用
启动shell：
|
spark-shell --jars /usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/hive-warehouse-connector-assembly-1.0.0.3.0.0.0-1634.jar |
注：因为hive-warehouse-connector-assembly-1.0.0.3.0.0.0-1634.jar 没有s3 api，在访问s3文件时会报错，但最终会查出结果。
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#创建hive会话 scala> val hive = com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseBuilder.session(spark).build() #或val hive = com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession.session(spark).build() #如果使用用户名密码 val hive = com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession.session(spark).userPassword("hive","passw").build() #查看数据库 scala> hive.showDatabases().show +------------------+ | database_name| +------------------+ | default| |information_schema| | iot| | sys| +------------------+ #查看数据表 scala> hive.showTables().show +--------+ |tab_name| +--------+ | invites| | pokes| +--------+ #查询数据表内容 hive.executeQuery("SELECT * FROM pokes limit 3").show() #切换数据库 hive.setDatabase("iot") |
4.SparkSQL 使用HWC
需要配置Custom spark-thrift-sparkconf：
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- spark.sql.hive.hiveserver2.url=jdbc:hive2://{hiveserver-interactive-hostname}:10500 - spark.jars=/usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/hive-warehouse-connector-assembly-1.0.0.3.0.0.0-1634.jar - spark.hadoop.hive.zookeeper.quorum={some-or-all-zookeeper-hostnames}:2181 - spark.hadoop.hive.llap.daemon.service.hosts=@llap0 |
属性spark_thrift_cmd_opts设置值：--jars /usr/hdp/2.6.3.0-235/spark_llap/spark-llap-assembly-1.0.0.2.6.3.0-235.jar --conf spark.sql.hive.llap=true
连接spark jdbc：
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bin/beeline -u jdbc:hive2://slave5.cluster.local:10016 -n hive
0: jdbc:hive2://slave5.cluster.local:10016> show databases; +---------------+--+ | databaseName | +---------------+--+ | default | | spdb | +---------------+--+ |
结果不对，还是spark catalog 。
另附: shell下访问spark catalog的结果：
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scala> spark.catalog.listDatabases.show Hive Session ID = 1ea54a87-9df0-4ca0-b7a4-f741bb091e6f +-------+----------------+--------------------+ | name| description| locationUri| +-------+----------------+--------------------+ |default|default database|hdfs://slave5.clu...| | spdb| |hdfs://slave5.clu...| +-------+----------------+--------------------+
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作者：贾德星
职务：云服务集团云计算产品中心高级架构师
专业领域：大数据
专家简介：系统软件架构师，具备二十余年一线软件开发的工作经历，经验丰富。主持研发浪潮大数据平台产品云海InsightHD，专注于大数据Hadoop/Spark/流计算/机器学习/深度学习等相关技术组件的研究与应用及组件研发。参与起草信息技术国家标准二十余项，已正式发布12项国家标准。研发并申请9项国家专利获得授权。
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