Hive on spark实践

配置

利用Cloudera的CDH套件搭建好Hadoop 2.6，可CDH中的Hive版本不高，于是独立安装Hive 2.3，由于Hive的执行引擎默认是Spark，根据Hive官网上的Hive on Spark教程开始配置。

Standalone

配置了Spark Standalone模式之后，配置Hive遇到一些困难。

由于使用的是pre-build版本的Spark，遇到报错：

java.lang.NoSuchFieldError: SPARK_RPC_CLIENT_CONNECT_TIMEOUT
    at org.apache.hive.spark.client.rpc.RpcConfiguration.<clinit>(RpcConfiguration.java:46)

接下来要自己编译Spark without Hive，可是一直没有解决，报错为：

[info] 'compiler-interface' not yet compiled for Scala 2.11.8. Compiling...
error: scala.reflect.internal.MissingRequirementError: object java.lang.Object in compiler mirror not found.
	at scala.reflect.internal.MissingRequirementError$.signal(MissingRequirementError.scala:17)
	at scala.reflect.internal.MissingRequirementError$.notFound(MissingRequirementError.scala:18)

非常曲折，最后选择尝试已经配置好的Yarn模式的Spark。

Yarn

Yarn模式的Spark集群已经就绪，在Hive中配置Spark

set hive.execution.engine=spark;
set spark.master=yarn;
set spark.executor.memory=512m;
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;
set spark.eventLog.enabled=true;
set spark.eventLog.dir=<Spark event log folder (must exist)>

上传Spark应用所需的Spark依赖jar包到Hdfs中，例如放到Hdfs中的/spark-jars目录，并配置hive-site.xml

<property>
  <name>spark.yarn.jars</name>
  <value>hdfs://xxxx:8020/spark-jars/*</value>
</property>

注意这里需要保证使用Hive时的用户能够有权限访问Hdfs上指定的目录。

用户数据导入

源数据

当源数据是JSON并位于Hdfs的/tmp目录，如

{
    "time": "1515682813526",
    "uid": 1,
    "ip": "1.1.1.1",
    "path": "https://github.com",
    "referer": "https://google.com"
}

创建Hive外部表

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS tmp.pageview(
    time BIGINT,
    uid  BIGINT,
    ip   STRING,
    path STRING,
    referer STRING
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/tmp';

导入ORC表

ORC表是Hive的一种高效表，在查询上更加快速，可以从外部表将数据导入ORC表。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS orc.pageview(
    time BIGINT,
    uid  BIGINT,
    ip   STRING,
    path STRING,
    referer STRING
)
STORED AS ORC;

FROM tmp.pageview pv
INSERT INTO TABLE orc.pageview
SELECT time, uid, ip, path, referer;

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