前提条件

1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客

2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?pwd=6666

3、将Spark安装包通过xftp上传到/opt/software

安装部署Spark

1、解压spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz

进入安装包所在目录

cd /opt/software

解压缩

tar -zxvf spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz -C /opt/moudle

进入解压后的目录，修改文件名

cd /opt/moudle

mv spark-3.3.1-bin-without-hadoop/ spark

2、修改spark-env.sh配置文件

进入配置目录

cd /opt/moudle/spark/conf/

编辑文件

vim spark-env.sh.template

末尾增加如下内容

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

 将配置文件.template（不访问）去掉

mv spark-env.sh.template  spark-env.sh

3、配置SPARK_HOME环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容

# SPARK_HOME

export SPARK_HOME=/opt/moudle/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

source 使其生效

 source /etc/profile.d/my_env.sh

4、在hive中创建spark配置文件

vim /opt/moudle/hive/conf/spark-defaults.conf

添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行）。

spark.master                               yarn

spark.eventLog.enabled                   true

spark.eventLog.dir                        hdfs://mycluster/spark-history

spark.executor.memory                    1g

spark.driver.memory                   1g

在HDFS创建如下路径，用于存储历史日志

hadoop fs -mkdir /spark-history

5、向HDFS上传Spark纯净版jar包

        说明1：采用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，能避免依赖冲突。

        说明2：Hive任务最终由Spark来执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。所以需要将Spark的依赖上传到HDFS集群路径，这样集群中任何一个节点都能获取到。

hadoop fs -mkdir /spark-jars

hadoop fs -put /opt/moudle/spark/jars/* /spark-jars

6、修改hive-site.xml文件

vim /opt/moudle/hive/conf/hive-site.xml

添加如下内容

 <!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->

<property>

    <name>spark.yarn.jars</name>

    <value>hdfs://mycluster/spark-jars/*</value>

</property>

<!--Hive执行引擎-->

<property>

    <name>hive.execution.engine</name>

    <value>spark</value>

</property> 

Hive on Spark测试

启动hive客户端

hive

创建一张测试表

create table student(id int, name string);

通过insert测试效果

insert into table student values(1,'abc');

若结果如下，则说明配置成功。