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怎么在CDH中启用SparkThrift

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2.部署Spark-assembly Jar包


1.下载spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz,下载地址如下:

https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-1.6.3/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz

2.将下载的spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz上传至集群的任意节点并解压,这里以cdh02节点为例

[root@cdh02 ~]# tar -zxvf spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz

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3.将解压出来的spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar拷贝至CDH的jars目录

[root@cdh02 spark-1.6.3-bin-hadoop2.6]# scp /root/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar /opt/cloudera/parcels/CDH/jars/

4.替换CDH中spark默认的spark-assembly jar包

[root@cdh02 lib]# cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/lib
[root@cdh02 lib]# rm -rf spark-assembly-1.6.0-cdh6.13.0-hadoop2.6.0-cdh6.13.0.jar
[root@cdh02 lib]# ln -s ../../../jars/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar spark-assembly-1.6.0-cdh6.13.0-hadoop2.6.0-cdh6.13.0.jar

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5.将spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar包上传至HDFS目录

[root@cdh02 lib]# sudo -u spark hadoop fs -mkdir -p /user/spark/share/lib
[root@cdh02 lib]# sudo -u spark hadoop fs -put /opt/cloudera/parcels/CDH/jars/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar /user/spark/share/lib
[root@cdh02 lib]# sudo -u spark hadoop fs -chmod 755/user/spark/share/lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar

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6.在CM上对Spark进行配置,配置如下:

怎么在CDH中启用Spark Thrift

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保存配置并重启Spark服务。

7.修改/etc/spark/conf/ classpath.txt文件在末尾增加如下内容

/opt/cloudera/parcels/CDH-5.13.0-1.cdh6.13.0.p0.29/jars/spark-lineage_2.10-1.6.0-cdh6.13.0.jar

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由于CDH5.11以后版本,Navigator2.10增加了Spark的血缘分析,所以这里需要添加spark-lineage_2.10-1.6.0-cdh6.13.0.jar包,否则连接Spark会报错找不到com.cloudera.spark.lineage.ClouderaNavigatorListener类。

3.部署Spark ThriftServer启动和停止脚本


1.拷贝Spark ThriftServer启动和停止脚本

将 spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/sbin/目录下的 start-thriftserver.sh 和 stop-thriftserver.sh 脚本拷贝到/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/sbin目录下,并设置执行权限。

[root@cdh02 sbin]# scp start-thriftserver.sh stop-thriftserver.sh /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/sbin/
[root@cdh02 sbin]# chmod +x /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/sbin/*thriftserver.sh
[root@cdh02 sbin]# ll /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/sbin/

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2.修改 load-spark-env.sh 脚本,这个脚本是启动 spark 相关服务时加载环境变量信息的

[root@ip-172-31-5-190 sbin]# cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin
[root@ip-172-31-5-190 bin]# pwd
/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin
[root@ip-172-31-5-190 bin]#

将注释掉exec "$SPARK_HOME/bin/$SCRIPT""$@",因为在start-thriftserver.sh脚本中会执行这个命令

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4.启动与停止Spark ThriftServer


1.启动Spark ThriftServer服务

[root@ip-172-31-5-190 sbin]# ./start-thriftserver.sh

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检查端口是否监听

[root@ip-172-31-5-190 sbin]# netstat -an |grep 10000

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注意:为了防止跟HiveServer2的10000端口冲突,可以自己修改Spark ThriftServer的启动端口。

通过Yarn查看

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2.停止服务

[root@ip-172-31-5-190 sbin]# ./stop-thriftserver.sh

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检查端口是否已停止

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5.测试Spark Thrift


1.使用beeline通过JDBC连接Spark,可以发现连接的是Spark SQL

[root@ip-172-31-5-190 ~]# beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000
Enter username forjdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000: hive
Enter password forjdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000:

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2.运行SQL测试

0: jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000> show tables;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000> selectcount(*) from test_table;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000> select* from test;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000> select* from test_table;
0: jdbc:hive2://ip-172-31-5-190:10000> selectcount(test_table.s2) from test_table join test on test_table.s1=test.s1;

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3.在Yarn的8088中查看Spark任务,可以发现都是通过Spark执行的。

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