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1 场景

在实际过程中，遇到这样的场景：

日志数据打到HDFS中，运维人员将HDFS的数据做ETL之后加载到hive中，之后需要使用Spark来对日志做分析处理，Spark的部署方式是Spark on Yarn的方式。

从场景来看，需要在我们的Spark程序中通过HiveContext来加载hive中的数据。

如果希望自己做测试，环境的配置可以参考我之前的文章，主要有下面的需要配置：

• 1.Hadoop环境
  • Hadoop环境的配置可以参考之前写的文章；
• 2.Spark环境
  • Spark环境只需要在提交job的节点上进行配置即可，因为使用的是Spark on Yarn的方式；
• 3.Hive环境
  • 需要配置好Hive环境，因为在提交Spark任务时，需要连同hive-site.xml文件一起提交，因为只有这样才能够识别已有的hive环境的元数据信息；
  • 所以其实中Spark on Yarn的部署模式中，需要的只是hive的配置文件，以让HiveContext能够读取存储在mysql中的元数据信息以及存储在HDFS上的hive表数据；
  • hive环境的配置可以参考之前的文章；

其实之前已经有写过Spark Standalone with Hive的文章，可以参考：。

2 编写程序与打包

作为一个测试案例，这里的测试代码比较简单，如下：

package cn.xpleaf.spark.scala.sql.p2import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.sql.DataFrameimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/**  * @author xpleaf  */object _01HiveContextOps {    def main(args: Array[String]): Unit = {        Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)        val conf = new SparkConf()//            .setMaster("local[2]")            .setAppName(s"${_01HiveContextOps.getClass.getSimpleName}")        val sc = new SparkContext(conf)        val hiveContext = new HiveContext(sc)        hiveContext.sql("show databases").show()        hiveContext.sql("use mydb1")        // 创建teacher_info表        val sql1 = "create table teacher_info(\n" + "name string,\n" + "height double)\n" + "row format delimited\n" + "fields terminated by ','"        hiveContext.sql(sql1)        // 创建teacher_basic表        val sql2 = "create table teacher_basic(\n" + "name string,\n" + "age int,\n" + "married boolean,\n" + "children int)\n" + "row format delimited\n" + "fields terminated by ','"        hiveContext.sql(sql2)        // 向表中加载数据        hiveContext.sql("load data inpath 'hdfs://ns1/data/hive/teacher_info.txt' into table teacher_info")        hiveContext.sql("load data inpath 'hdfs://ns1/data/hive/teacher_basic.txt' into table teacher_basic")        // 第二步操作：计算两张表的关联数据        val sql3 = "select\n" + "b.name,\n" + "b.age,\n" + "if(b.married,'已婚','未婚') as married,\n" + "b.children,\n" + "i.height\n" + "from teacher_info i\n" + "inner join teacher_basic b on i.name=b.name"        val joinDF:DataFrame = hiveContext.sql(sql3)        val joinRDD = joinDF.rdd        joinRDD.collect().foreach(println)        joinDF.write.saveAsTable("teacher")        sc.stop()    }}

可以看到其实只是简单的在hive中建表、加载数据、关联数据与保存数据到hive表中。

编写完成之后打包就可以了，注意不需要将依赖一起打包。之后就可以把jar包上传到我们的环境中了。

3 部署

编写submit脚本，如下：

[hadoop@hadoop01 jars]$ cat spark-submit-yarn.sh /home/hadoop/app/spark/bin/spark-submit \--class $2 \--master yarn \--deploy-mode cluster \--executor-memory 1G \--num-executors 1 \--files $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml \--jars $SPARK_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.39.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar \$1 \

注意其中非常关键的--files和--jars，说明如下：

--files $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml    //将Hive的配置文件添加到Driver和Executor的classpath中--jars $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.39.jar,….    //将Hive依赖的jar包添加到Driver和Executor的classpath中

之后就可以执行脚本，将任务提交到Yarn上：

[hadoop@hadoop01 jars]$ ./spark-submit-yarn.sh spark-process-1.0-SNAPSHOT.jar cn.xpleaf.spark.scala.sql.p2._01HiveContextOps

4 查看结果

需要说明的是，如果需要对执行过程进行监控，就需要进行配置historyServer（mr的jobHistoryServer和spark的historyServer），可以参考我之前写的文章。

4.1 Yarn UI

4.2 Spark UI

4.3 Hive

可以启动hive，然后查看我们的spark程序加载的数据：

hive (mydb1)>             >             >             > show tables;OKt1t2t3_arrt4_mapt5_structt6_empt7_externalt8_partitiont8_partition_1t8_partition_copyt9t9_bucketteacherteacher_basicteacher_infotesttidTime taken: 0.057 seconds, Fetched: 17 row(s)hive (mydb1)> select *            > from teacher_info;OKzhangsan        175.0lisi    180.0wangwu  175.0zhaoliu 195.0zhouqi  165.0weiba   185.0Time taken: 1.717 seconds, Fetched: 6 row(s)hive (mydb1)> select *            > from teacher_basic;OKzhangsan        23      false   0lisi    24      false   0wangwu  25      false   0zhaoliu 26      true    1zhouqi  27      true    2weiba   28      true    3Time taken: 0.115 seconds, Fetched: 6 row(s)hive (mydb1)> select *            > from teacher;OKSLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementationSLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.zhangsan        23      未婚    0       175.0lisi    24      未婚    0       180.0wangwu  25      未婚    0       175.0zhaoliu 26      已婚    1       195.0zhouqi  27      已婚    2       165.0weiba   28      已婚    3       185.0Time taken: 0.134 seconds, Fetched: 6 row(s)

5 问题与解决

1.User class threw exception: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

注意我们的Spark部署模式是Yarn，yarn上面是没有相关spark和hive的相关依赖的，所以在提交任务时，必须要指定要上传的jar包依赖：

--jars $SPARK_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.39.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar,$SPARK_HOME/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar \

其实在提交任务时，注意观察控制台的输出：

18/10/09 10:57:44 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/lib/spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/jars/spark-process-1.0-SNAPSHOT.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/spark-process-1.0-SNAPSHOT.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/lib/mysql-connector-java-5.1.39.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/mysql-connector-java-5.1.39.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/datanucleus-core-3.2.10.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/home/hadoop/app/spark/conf/hive-site.xml -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/hive-site.xml18/10/09 10:57:47 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/tmp/spark-6f582e5c-3eef-4646-b8c7-0719877434d8/__spark_conf__103916311924336720.zip -> hdfs://ns1/user/hadoop/.sparkStaging/application_1538989570769_0023/__spark_conf__103916311924336720.zip

也可以看到，其会将相关spark相关的jar包上传到yarn的环境也就是hdfs上，之后再执行相关的任务。

2.User class threw exception: org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: mydb1

mydb1不存在，说明没有读取到我们已有的hive环境的元数据信息，那是因为在提交任务时没有指定把hive-site.xml配置文件一并提交，如下：

--files $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml \