spark-sql沒有元數(shù)據(jù)管理功能，只有sql 到RDD的解釋翻譯功能，所以需要和hive的metastore服務集成在一起使用。

集成hive metastore

在spark安裝目錄conf下，新增hive-site.xml配置文件，內容如下：

<configuration><!-- 指定存儲元數(shù)據(jù)metastore要連接的地址 --><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://127.0.0.1:9083</value><description>URI for client to connect to metastore server</description></property><!--配置數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)存儲目錄--><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/home/datahouse/hive/warehouse</value></property>
</configuration>

然后，就是要保證，hive + hadoop的數(shù)倉已能正常運行。因為spark需要使用hive的metastore服務，所以hive的相關服務得正常運行?？梢詤⒖?【數(shù)據(jù)倉庫】hive + hadoop數(shù)倉搭建實踐文章。

集成完成后就可以開始啟動spark-sql了。

SQL測試

到spark 的bin目錄，執(zhí)行

./spark-sql

如下：

[root@yd-ss bin]# ./spark-sql
24/12/27 14:49:53 WARN Utils: Your hostname, yd-ss resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using XX.XX.XX.XX instead (on interface bond0)
24/12/27 14:49:53 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
24/12/27 14:49:54 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Spark master: local[*], Application Id: local-1735282198034
spark-sql> 

執(zhí)行如下腳本：

show database;

輸出：

spark-sql> show databases;
db_msg
default
test
Time taken: 6.644 seconds, Fetched 3 row(s)

可以看到之前在hive+hadoop數(shù)倉下建的庫都可以通過spark-sql 查出來了，因為兩者共用了一個metastore服務，元數(shù)據(jù)是一樣的，數(shù)倉地址也是一樣的。

spark-sql 語法

由于spark-sql 使用的元數(shù)據(jù)管理是hive的元數(shù)據(jù)服務，所以，spark-sql的語法可以理解為和hive SQL是一樣的。

SQL執(zhí)行流程

上圖是hive sql 和 spark sql的執(zhí)行流程圖及框架圖?？梢钥闯?#xff1a;

1 hive 偏重的是 hive sql 解釋 和 元數(shù)據(jù)管理，分布式計算和存儲依賴于hadoop的MR和HDFS;

2 spark 偏重的是spark sql 解釋 和 RDD分布式計算，元數(shù)據(jù)管理和分布式存儲依賴于hive 的 metastore服務和hadoop的HDFS；

3 提供兩種數(shù)倉數(shù)據(jù)分析工具 hive sql 和 spark sql，都可以使用數(shù)據(jù)庫客戶端工具去連接訪問。

兩種數(shù)倉架構的選擇

上圖，體現(xiàn)了兩種數(shù)倉的架構。

hive + hadoop 數(shù)倉：分布式計算使用MR，性能計算很慢，在BI數(shù)據(jù)集配置時，經(jīng)常會超時；

spark + hive (metastore) + hadoop(HDFS)數(shù)倉：分布式計算使用spark RDD ,性能計算快，但還要維護hive ，架構較復雜；

如果基于hive + hadoop 數(shù)倉，將MR分布式計算框架換成 Spark RDD的計算框架，是不是就很完美了，強強聯(lián)合。

hive on spark數(shù)倉配置

hive sql 會被解釋為Spark RDD 計算執(zhí)行。

一開始也是懷著激動的心來的，因為hive on MR 實在是太慢了，spark又非?？?#xff0c;兩者強強聯(lián)合，豈不是最佳實踐。網(wǎng)上也搜到了很多教程，但都是對于hive的低版本的。但是現(xiàn)實卻發(fā)生了變化。

在進行該配置之前，需要了解下hive和spark的匹配關系。

hive 4.0 版本的源碼pom中已經(jīng)看不到引用的spark版本了，有可能在4.0版本放棄了spark的支持。

經(jīng)過查找4.0版本的官方文檔，可以看到：

https://hive.apache.org/docs/latest/overview-of-major-changes_283118379/

可以看到直接就是移除了spark，還不是廢棄。最新的版本hive4.0已經(jīng)不支持spark集成了。這也是為什么在hive sql 會話下，執(zhí)行

set hive.execution.engine=spark;

會報錯

[42000][1] Error while processing statement: 'SET hive.execution.engine=spark' FAILED in validation : Invalid value.. expects one of [mr, tez].

如果想繼續(xù)使用hive on spark 架構，就只能使用hive 4.0 以前的版本了。

在hive4.0之前的版本hive3.1.3中，依賴的spark 版本為2.3.0，太舊了。

但是可以嘗試基于hive3.1.3的源碼，修改saprk的版本為新版本重新編譯。這里不再往下探究。

畢竟hive4.0 已經(jīng)移除了spark，數(shù)倉搭建技術還是以hive為主，因為它穩(wěn)定。官方提供了Tez的執(zhí)行引擎替代MR。也能提高hive的執(zhí)行效率。

經(jīng)驗

1 hive 4.0移除了saprk支持，只能使用MR和Tez,意味著往后版本，hive on spark就不存在了，若想使用，需要將hive換到4,0以前的版本；

2 spark on hive可以繼續(xù)使用，但這個是以spark為主，利用hive的元數(shù)據(jù)服務；但總是感覺沒有hive專業(yè)；

3 hive4.0往后當數(shù)倉使用，需要集成TEz引擎，以提升效率。