Spark2.0编译版适配Hive2.3与Hadoop2.7.6教程

在处理大数据的过程中，Apache Spark已经成为了一个非常重要的工具。它是一个强大的开源分布式计算系统，具有内存计算、实时处理和容错等特点。而Hive是建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。在早期版本中，Hive通常运行在MapReduce上，而随着Spark的崛起，Hive on Spark作为新一代的查询引擎，使得Hive的查询处理速度大大提升。 提到的"spark2.0编译版-适用于hive2.3的hive on spark"涉及到如何将Apache Spark与Apache Hive集成，并且针对特定的版本进行编译和配置以确保兼容性。以下是围绕这个主题的知识点详解： ### Spark 2.0版本特性 - **核心组件更新**: Spark 2.0引入了大量更新，比如Spark SQL的改进，包括对SQL查询优化器的重构，以及对Parquet文件格式的改进。 - **性能提升**: Spark 2.0的执行引擎得到增强，以提供更快的处理速度和更高效的资源利用。 - **DataFrame API**: 提供了更高级的API，基于DataFrame和Dataset的概念，这些API为用户提供了更多功能，并简化了复杂数据处理过程。 ### Hive 2.3版本特性 - **性能改进**: Hive 2.3优化了查询执行计划，并增强了其优化器，从而提高了查询效率。 - **存储格式支持**: 在Hive 2.3中，对新的存储格式（如ORC文件格式）的支持被进一步改进。 - **安全特性**: 增加了对Kerberos认证和SQL标准安全模型的支持。 ### Hive on Spark - **集成动机**: 将Hive与Spark结合是为了利用Spark的高性能处理能力。因为Spark可以更高效地处理数据，所以当与Hive集成时，可以更快地运行SQL查询。 - **运行机制**: 在传统模式中，Hive使用MapReduce作为执行引擎，而在Hive on Spark模式下，Hive SQL查询将通过Spark进行计算。 - **优势**: 使用Spark作为执行引擎可以减少对磁盘I/O的依赖，提高查询效率；并且Spark支持内存计算，可以进一步加快处理速度。 ### 编译与配置 - **不包含Hive Jar包**: 通常，Spark自带Hive支持，但在某些场景中，如与特定版本的Hive或Hadoop集成时，可能需要重新编译Spark，以确保不包含与目标环境冲突的Hive Jar包。 - **适配特定环境**: 在本例中，需要编译一个不带Hive的Spark版本，并确保它与Hive 2.3和Hadoop 2.7.6兼容。 - **编译步骤**: 1. 下载Spark 2.0.2源代码包。 2. 修改build文件，移除对Hive Jar的依赖。 3. 使用Maven或者SBT（Scala构建工具）进行编译，指定Hadoop 2.7.6为依赖环境。 4. 在编译过程中，确保选择不包含Hive的选项。 5. 编译完成后，会生成编译版的Spark压缩包。 ### 文件说明 - **spark-2.0.2-bin-hadoop2-without-hive**: 这个文件是编译完成的Spark 2.0.2版本，其特点是不包含Hive支持，并且针对Hadoop 2.7.6进行了优化配置。 - **安装与部署**: 在安装时，需要将这个压缩包解压到Hadoop环境中的指定目录下，并确保环境变量配置正确。 - **验证**: 配置完成后，可以通过启动Spark shell，并尝试执行一些简单的Hive查询来验证配置是否成功。 总结来说，本知识点详细介绍了如何将Spark 2.0版本与Hive 2.3版本进行集成，并且解释了为什么需要重新编译Spark以及如何进行编译。由于环境适配是大数据解决方案成功实施的关键，所以特别强调了针对特定版本Hadoop和Hive环境下的兼容性配置。这些信息对于大数据开发者和架构师来说都是非常重要的，因为它们直接影响到系统性能和稳定性。通过理解和掌握这些内容，可以更好地构建和优化大数据处理平台。