spark-sql配置教程

1.前期准备

（1）首先要把hadoop集群，hive和spark等配置好

hadoop集群，hive的配置可以看看这个博主写的博客

大数据_蓝净云的博客-CSDN博客

或者看看黑马程序员的视频

黑马程序员大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive，云平台实战项目全套一网打尽_哔哩哔哩_bilibili

对于博主本人，有关hadoop集群和hive的配置可以直接看这篇文章

黑马程序员hadoop三件套（hdfs,Mapreduce,yarn）的安装配置以及hive的安装配置-CSDN博客

spark配置参考文章：

spark的安装配置_spark基本配置-CSDN博客

（2）最好把Finalshell也下载好，具体下载教程详见如下文章：

保姆级教程下载finalshell以及连接云服务器基础的使用教程_finalshell下载安装-CSDN博客

2.配置spark-sql

（1）首先在node1登录root用户，接着进入hive安装目录conf目录，修改hive-site.xml

cd /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/
vi hive-site.xml

添加如下内容：
<property>
<name>hive.spark.client.jar</name>
<value>${SPARK_HOME}/lib/spark-assembly-*.jar</value>
</property>

<property>
    <name>hive.spark.client.jar</name>
    <value>${SPARK_HOME}/lib/spark-assembly-*.jar</value>
</property>

（2）拷贝hive-site.xml到/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf，同时分发到node2，node3节点

cp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

（3）拷贝MYSQL驱动到/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/，同时分发到node2，node3节点

cp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/

（4）在node1的/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh 文件中配置 MySQL 驱动，同时分发到node2，node3节点

vi /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh

添加如下内容：
export SPARK_CLASSPATH=/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar

export SPARK_CLASSPATH=/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar

分发
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

（5）在node1修改日志级别，同时分发到node2，node3节点

cp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties.template /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties
vi /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties

把以下这部分注释

rootLogger.level = info
rootLogger.appenderRef.stdout.ref = console

注释后效果如下

# rootLogger.level = info
# rootLogger.appenderRef.stdout.ref = console

再添加以下内容：
rootLogger.level = warn
rootLogger.appenderRef.console.ref = console

rootLogger.level = warn
rootLogger.appenderRef.console.ref = console

再分发
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

3.体验spark-sql

（1）首先启动该启动的，在node1（此时是root用户）直接复制以下命令到命令行运行即可

su - hadoop
start-dfs.sh
start-yarn.sh
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore >> /export/server/hive/logs/metastore.log 2>&1 &
cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
./start-all.sh
jps
spark-sql

效果如下

[root@node1 ~]# su - hadoop
Last login: Wed Dec  4 20:52:45 CST 2024 on pts/0
[hadoop@node1 ~]$ start-dfs.sh
Starting namenodes on [node1]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [node1]
[hadoop@node1 ~]$ start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
[hadoop@node1 ~]$ nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore >> /export/server/hive/logs/metastore.log 2>&1 &
[1] 39039
[hadoop@node1 ~]$ cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
[hadoop@node1 sbin]$ ./start-all.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node1.out
node2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out
node3: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node3.out
[hadoop@node1 sbin]$ jps
39952 Jps
37553 SecondaryNameNode
38978 WebAppProxyServer
36902 NameNode
39127 Master
39143 VersionInfo
38537 NodeManager
37118 DataNode
38335 ResourceManager
[hadoop@node1 sbin]$ spark-sql
24/12/04 22:20:18 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
24/12/04 22:20:20 WARN HiveConf: HiveConf of name hive.metastore.event.db.notification.api.auth does not exist
24/12/04 22:20:20 WARN HiveConf: HiveConf of name hive.spark.client.jar does not exist
Spark master: spark://node1:7077, Application Id: app-20241204222029-0000
spark-sql (default)> use demo1;

（2）在spark-sql中尝试一下写代码

随便选择一个数据库使用吧

use demo1;

-- 创建一个新表
CREATE TABLE employees (
  id INT,
  name STRING,
  salary DOUBLE
);

-- 插入单条记录
INSERT INTO employees VALUES (4, 'Alice', 1300);

-- 插入多条记录
INSERT INTO employees VALUES
(5, 'Bob', 1400),
(6, 'Charlie', 1100);

-- 查询表中的所有数据
SELECT * FROM employees;

-- 删除表
DROP TABLE IF EXISTS employees;

效果如下

spark-sql (default)> use demo1;
Time taken: 9.682 seconds
spark-sql (demo1)> -- 创建一个新表
spark-sql (demo1)> CREATE TABLE employees (
                 >   id INT,
                 >   name STRING,
                 >   salary DOUBLE
                 > );
24/12/04 22:22:50 WARN ResolveSessionCatalog: A Hive serde table will be created as there is no table provider specified. You can set spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault to false so that native data source table will be created instead.
[TABLE_OR_VIEW_ALREADY_EXISTS] Cannot create table or view `demo1`.`employees` because it already exists.
Choose a different name, drop or replace the existing object, or add the IF NOT EXISTS clause to tolerate pre-existing objects.
spark-sql (demo1)> -- 删除表
spark-sql (demo1)> DROP TABLE IF EXISTS employees;
Time taken: 4.462 seconds
spark-sql (demo1)> -- 创建一个新表
spark-sql (demo1)> CREATE TABLE employees (
                 >   id INT,
                 >   name STRING,
                 >   salary DOUBLE
                 > );
24/12/04 22:23:29 WARN ResolveSessionCatalog: A Hive serde table will be created as there is no table provider specified. You can set spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault to false so that native data source table will be created instead.
24/12/04 22:23:29 WARN SessionState: METASTORE_FILTER_HOOK will be ignored, since hive.security.authorization.manager is set to instance of HiveAuthorizerFactory.
Time taken: 1.541 seconds
spark-sql (demo1)> -- 插入单条记录
spark-sql (demo1)> INSERT INTO employees VALUES (4, 'Alice', 1300);
Time taken: 15.817 seconds
spark-sql (demo1)> -- 插入多条记录
spark-sql (demo1)> INSERT INTO employees VALUES
                 > (5, 'Bob', 1400),
                 > (6, 'Charlie', 1100);
Time taken: 10.018 seconds
spark-sql (demo1)> -- 查询表中的所有数据
spark-sql (demo1)> SELECT * FROM employees;
4       Alice   1300.0
5       Bob     1400.0
6       Charlie 1100.0
Time taken: 5.835 seconds, Fetched 3 row(s)
spark-sql (demo1)> -- 删除表
spark-sql (demo1)> DROP TABLE IF EXISTS employees;
Time taken: 0.784 seconds
spark-sql (demo1)>

到这里，基本上就已经成功了！

（3）关闭所有进程代码

先ctrl+C退出spark-sql
cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
./stop-all.sh
cd
stop-yarn.sh
stop-dfs.sh
jps
再通过kill -9 命令把RunJar进程给关闭掉

cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
./stop-all.sh
cd
stop-yarn.sh
stop-dfs.sh
jps

效果如下

Time taken: 0.784 seconds
spark-sql (demo1)> [hadoop@node1 sbin]$ 
[hadoop@node1 sbin]$ cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
[hadoop@node1 sbin]$ ./stop-all.sh
node2: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
node3: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
stopping org.apache.spark.deploy.master.Master
[hadoop@node1 sbin]$ cd
[hadoop@node1 ~]$ stop-yarn.sh
Stopping nodemanagers
Stopping resourcemanager
Stopping proxy server [node1]
[hadoop@node1 ~]$ stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [node1]
Stopping datanodes
Stopping secondary namenodes [node1]
[hadoop@node1 ~]$ jps
64996 Jps
39039 RunJar
[hadoop@node1 ~]$ kill -9 39039
[hadoop@node1 ~]$ jps
66159 Jps
[1]+  Killed                  nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore >> /export/server/hive/logs/metastore.log 2>&1
[hadoop@node1 ~]$ jps
66219 Jps
[hadoop@node1 ~]$

4.参考文章

（1）黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作_黑马大数据 hive笔记-CSDN博客

（2）spark的安装配置_spark基本配置-CSDN博客

（3）Scala配置教程_统信 scala-CSDN博客

（4）大数据_蓝净云的博客-CSDN博客

5.补充笔记

（1）Hive 3.x版本通常会自动处理与Spark的集成

vi /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/bin/hive 为什么我的hive文件里面没有这一行sparkAssemblyPath=`ls ${SPARK_HOME}/lib/spark-assembly-*.jar`

在 Hive 3.x 版本中，`sparkAssemblyPath` 这一行并不是标准的配置项。因此，你在 `hive` 启动脚本中没有看到这行配置是完全正常的。

### 为什么没有这行配置？

1. **Hive 版本更新**：从 Hive 2.x 到 Hive 3.x 的版本更新中，Hive 与 Spark 的集成方式发生了变化。特别是对于 Spark 2.x 及之后的版本，Spark 与 Hive 的集成不再依赖于传统的 `spark-assembly` JAR 文件。`spark-assembly` 是 Spark 1.x 版本的一个重要文件，在 Spark 2.x 及以后版本中，Spark 被重新架构，`spark-assembly` 文件已被拆分为多个 JAR 文件，因此不再需要在 Hive 启动脚本中通过 `sparkAssemblyPath` 来加载它。

2. **Hive 集成 Spark 的方式**：在 Hive 3.x 版本中，Spark 通过 `hive-site.xml` 和其他配置文件进行集成，而不再需要在 Hive 启动脚本中显式地指定 Spark 的 JAR 文件路径。Spark 会根据环境变量或配置文件自动加载所需的 JAR 文件。

### 解决方案

如果你希望在 Hive 中集成 Spark，并且需要 Spark 的相关配置，可以通过以下方法进行配置：

1. **确保 Hive 配置文件正确**：
- 在 `hive-site.xml` 中设置与 Spark 相关的参数，尤其是 Spark SQL 引擎和 Metastore 配置。

2. **设置 `SPARK_HOME` 环境变量**：
- 确保你的 Hive 环境能够找到正确的 Spark 配置，可以通过设置环境变量 `SPARK_HOME` 来指定 Spark 的安装路径。

3. **添加 Spark JAR 到 `SPARK_CLASSPATH`**：
- 如果你确实需要手动指定 Spark 的 JAR 文件（例如，如果 Spark 配置文件没有被自动加载），可以在 `spark-env.sh` 中设置 `SPARK_CLASSPATH` 来指定 Spark JAR 文件的路径：

```bash
export SPARK_CLASSPATH=/path/to/spark/jars/*.jar
```

4. **启动 Hive 与 Spark 结合的服务**：
- 启动 Spark 时可以通过 `spark-submit` 或 `spark-sql` 来运行 Spark SQL 查询，并确保 Hive Metastore 已经启动。

### 如何检查 Hive 与 Spark 集成是否正常

1. **检查 Hive Metastore 是否正常运行**：
你可以通过命令查看 Hive Metastore 服务是否启动成功：

```bash
hive --service metastore
```

2. **测试 Hive 和 Spark 的连接**：
在 `spark-sql` 中执行以下命令，检查 Spark 能否正常读取 Hive 数据库：

```bash
spark-sql --conf spark.sql.warehouse.dir=/path/to/hive/warehouse
```

3. **查看 Spark 的 JAR 文件路径**：
确保 Spark 的所有必要 JAR 文件都在 Spark 的 `jars` 目录下，可以使用以下命令列出 Spark 中的所有 JAR 文件：

```bash
ls $SPARK_HOME/jars
```

### 总结

在 Hive 3.x 版本中，`sparkAssemblyPath` 的配置项已经不再使用，而是通过配置文件和环境变量来管理 Spark 与 Hive 的集成。如果你需要手动配置 Spark 的 JAR 文件路径，可以通过 `SPARK_CLASSPATH` 环境变量或者在 `spark-env.sh` 中指定。

（2）之前遇到的报错

[hadoop@node1 sbin]$ ./start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node1.out node3: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node3.out node2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out [hadoop@node1 sbin]$

您已经成功执行了 `./start-all.sh` 脚本来启动 Spark 集群。根据输出信息：

```
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node1.out
node3: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node3.out
node2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out
```

说明：
- **Master** 节点已经启动，并且日志文件 `spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node1.out` 已经开始记录 Master 进程的日志。
- **Worker** 节点也在 `node2` 和 `node3` 上启动，并且相应的日志文件已经生成。

### 接下来您可以做以下几步来验证集群是否正常启动：

#### 1. **检查 Master 节点状态**
您可以通过访问 Spark Master UI 来检查 Master 节点是否正常启动。默认情况下，Spark Master 的 Web UI 运行在 `7077` 端口。您可以访问以下 URL：

```
http://node1:8080
```

这是 Spark Master 的 Web UI，您应该能看到集群状态、Worker 节点以及其他信息。如果页面能够正常加载且显示了 Worker 节点的状态（如 `node2` 和 `node3`），说明 Master 节点和 Worker 节点正常工作。

#### 2. **检查 Worker 节点状态**
您还可以检查各个 Worker 节点的 Web UI 来查看其状态。默认情况下，Spark Worker 的 Web UI 运行在 `8081` 端口。您可以访问以下 URL：

```
http://node2:8081
http://node3:8081
```

如果 Worker 节点也显示正常并且没有错误信息，那么说明 Worker 节点已成功加入集群。

#### 3. **查看日志文件**
查看日志文件以确保没有错误：

- **Master 节点日志**：
`/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node1.out`

- **Worker 节点日志**：
`/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out`
`/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node3.out`

如果日志中有错误信息，可能需要根据日志内容进一步诊断问题。

#### 4. **提交 Spark 作业**
您还可以提交一个简单的 Spark 作业来测试集群是否正常运行。例如，您可以使用以下命令提交一个简单的 Spark 程序：

```bash
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node1:7077 $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.4.4.jar 10
```

这将提交一个计算 Pi 值的示例作业。如果集群正常，作业应该能够运行，并且您可以看到结果。

### 总结：
- 确认通过 Web UI (`http://node1:8080` 和 `http://node2:8081`, `http://node3:8081`) 检查 Spark 集群状态。
- 查看日志文件确保没有错误。
- 通过提交简单的作业来测试集群的可用性。

如果您在过程中遇到任何问题或有其他问题，随时可以向我询问！

（3）配置的txt参考

1.进入hive安装目录conf目录，修改hive-site.xml
cd /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/
vi hive-site.xml
添加如下内容：
<property>
<name>hive.spark.client.jar</name>
<value>${SPARK_HOME}/lib/spark-assembly-*.jar</value>
</property>

2.拷贝hive-site.xml到/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf
cp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

scp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/conf/hive-site.xml node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

3.拷贝MYSQL驱动到/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars
cd /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib/
cp /export/server/apache-hive-3.1.3-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/

scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/

4.在所有节点/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh 文件中配置 MySQL 驱动
vi /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/spark-env.sh
添加如下内容：
export SPARK_CLASSPATH=/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/jars/mysql-connector-java-5.1.34.jar

5.修改日志级别，在各节点：
cp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties.template /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties

vi /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties

在文件中找到log4j2.rootCategory的设置，并将其修改为：
原来的
rootLogger.level = info
rootLogger.appenderRef.stdout.ref = console
把原来的那个注释
再添加以下内容：
rootLogger.level = warn
rootLogger.appenderRef.console.ref = console
再分发
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node2:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/
scp /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/log4j2.properties node3:/export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/conf/

6.启动该启动的，访问spark-sql
su - hadoop
start-dfs.sh
start-yarn.sh
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore >> /export/server/hive/logs/metastore.log 2>&1 &
cd /export/server/spark-3.4.4-bin-hadoop3/sbin
./start-all.sh
jps
spark-sql
7.在spark-sql中尝试一下写代码
use demo1;

-- 创建一个新表
CREATE TABLE employees (
id INT,
name STRING,
salary DOUBLE
);

-- 插入单条记录
INSERT INTO employees VALUES (4, 'Alice', 1300);

-- 插入多条记录
INSERT INTO employees VALUES
(5, 'Bob', 1400),
(6, 'Charlie', 1100);

-- 查询表中的所有数据
SELECT * FROM employees;

-- 删除表
DROP TABLE IF EXISTS employees;