如何建造Hiveon Spark

Spark上的Hive是一种配置方法，它使用Hive用作存储元数据，Spark是执行引擎的配置。 现在可以利用Spark的快速计算能力来运行Hive SQL查询。 以下是在火花中建造蜂巢的步骤和预防措施：

施工程序

环境准备

确保您的Hadoop，Hive和Spark版本兼容。 例如，Hive 3.1.2通常与Spark 3.0.0兼容。 下载并安装JDK 1.8，因为它是Java运行时环境的标准版本。

配置环境变量

将HIVE_HOME和SPARK_HOME环境变量设置为指向Hive和Spark安装目录。 将这些环境变量添加到 /etc /profile，并运行源 /etc /配置文件以进行更改以生效。

扩展火花

从Spark的官方网站下载Spark压缩软件包，例如Spark-3.0.0-bin-Hadoop3.2.tgz。 将SPARK安装程序包解压缩到指定的目录，修改Spark-env.sh配置文件，然后添加Hadoop ClassPath。

配置蜂巢

将与Spark相关的配置添加到Hive-Site.xml文件，例如Spark.Master，Spark.EventLog.Enabled，等等。 确保将Hive Metadata保存到旧服务器上，并配置Hive.metastore.uris指向服务器地址。

将火花依赖性上传到HDF

将Spark的Jar封装上传到HDFS，以便Hive可以访问它们。 这可以使用HDFS DFS -PUT命令来完成。

在火花中开始一个蜂巢

启动Hive Metastore和Hive Server 2。 使用Hive Client连接到Hive，并创建一个测试表进行验证。 请注意，在编译Hive源代码以匹配目标火花版本时，您可能会遇到依赖性问题。 应根据官方文件进行调整汇编选项。 确保所有配置文件已正确更改。 特别是火花和蜂巢的组成部分。 在生产环境中，建议使用官方推荐的版本组合来避免潜在的兼容性问题。

通过上面的步骤，您可以在火花环境中构建蜂巢，并使用Spark强大的计算能力来处理Hive的数据查询和分析任务。

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