从Hive on YARN到Hive on Spark

1. 实战概述

• 本实战通过配置 Hive 与 Spark 集成，分别基于 YARN（MapReduce）和 Spark 引擎执行词频统计任务，验证了 Hive on Spark 在查询性能上的显著优势，同时展示了 Hadoop、Hive 和 Spark 的协同部署与关键配置步骤。

2. 实战步骤

2.1 修改Hive配置文件

1. 切换到Hive配置目录
   • 执行命令：cd $HIVE_HOME/conf
     
2. 修改Hive配置文件

   • 执行命令：vim hive-site.xml，添加两个属性设置
     

     <property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value>
     </property>
     <property><name>datanucleus.connectionPoolingType</name><value>dbcp</value>
     </property>
     

   • 配置说明

     1. hive.metastore.schema.verification=false 表示禁用元数据 schema 版本校验，便于升级或兼容不同版本；
     2. datanucleus.connectionPoolingType=dbcp 指定使用 DBCP 作为数据库连接池类型，提升元数据操作性能。

2.2 分发Hive配置文件到Spark配置目录

1. 主节点上拷贝Hive配置文件到Spark配置目录

   • 执行命令：cp hive-site.xml $SPARK_HOME/conf
     

2. 主节点上分发Hive配置文件到slave1的Spark配置目录

   • 执行命令：scp hive-site.xml root@slave1:$SPARK_HOME/conf
     

3. 主节点上分发Hive配置文件到slave2的Spark配置目录

   • 执行命令：scp hive-site.xml root@slave2:$SPARK_HOME/conf
     

2.3 分发HikariCP数据库连接池JAR包

1. 切换到Hive的库目录

   • 执行命令：cd $HIVE_HOME/lib
     

2. 主节点上将HikariCP数据库连接池JAR包复制到Spark的jars目录

   • 执行命令：cp HikariCP-2.6.1.jar $SPARK_HOME/jars
     

3. 主节点上将HikariCP数据库连接池JAR 包分发到slave1的Spark的jars目录

   • 执行命令：scp HikariCP-2.6.1.jar root@slave1:$SPARK_HOME/jars
     

4. 主节点上将HikariCP数据库连接池JAR包分发到slave2的Spark的jars目录

   • 执行命令：scp HikariCP-2.6.1.jar root@slave2:$SPARK_HOME/jars
     

2.4 修改Hadoop核心配置文件

1. 进入Hadoop配置目录
   • 执行命令：cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
     
2. 修改Hadoop核心配置文件

   • 执行命令：vim core-site.xml，添加两个属性
     

     <property><name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name><value>*</value>
     </property>
     <property><name>hadoop.proxyuser.root.groups</name><value>*</value>
     </property>
     

   • 配置说明：该配置允许 root 用户代理访问 Hadoop 服务。hadoop.proxyuser.root.hosts=* 表示允许所有主机以 root 身份提交代理请求；hadoop.proxyuser.root.groups=* 表示 root 可代表任意用户组执行操作。常用于 Spark、Hive 等服务通过 root 代理访问 HDFS/YARN，但存在安全风险，生产环境应限制具体主机和组。

3. 将Hadoop核心配置文件分发到slave1节点
   • 执行命令：scp core-site.xml root@slave1:$HADOOP_HOME/etc/hadoop
     
4. 将Hadoop核心配置文件分发到slave2节点
   • 执行命令：scp core-site.xml root@slave2:$HADOOP_HOME/etc/hadoop
     

2.5 启动Hadoop服务

• 执行命令：start-dfs.sh
  
• 执行命令：start-yarn.sh
  

2.6 启动Hive相关服务

• 执行命令：nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &
  
• 执行命令：nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &
  

2.7 进行词频统计

2.7.1 采用Hive on YARN来实现

• 执行命令：hive，进入Hive客户端
  

• 执行命令：create external table t_word(words string) location '/hivewc/input'; 基于HDFS文件创建外部表
  

• 执行命令：select word, count(*) from (select explode(split(words, ' ')) as word from t_word) as v_word group by word;
  

• 结果说明：该查询在 Hive 中执行词频统计，通过 explode 和 split 对文本字段进行分词并聚合。结果返回 9 行数据，显示各单词及其出现次数（如“hadoop”出现 3 次）。执行耗时 33.986 秒，使用 MapReduce 引擎完成计算，验证了 Hive 基于 Hadoop 的批处理能力。

• 执行命令：exit;，退出Hive客户端
  

2.7.2 采用Hive on Spark来实现

• 执行命令：spark-sql
  
• 执行命令：show databases;
  
• 结果说明：该命令在 Spark SQL 中执行 show databases;，返回结果为 default，表明当前连接的 Hive 元数据中存在默认数据库。查询耗时 2.42 秒，成功获取 1 行数据，说明 Spark SQL 已正确集成 Hive 元数据服务，可正常访问 Hive 数据库结构。
• 执行命令：select word, count(*) from (select explode(split(words, ' ')) as word from t_word) as v_word group by word;
  
• 结果说明：该查询对文本字段 words 进行分词并统计词频，结果返回 9 行数据，显示各单词及其出现次数（如 “hadoop” 出现 3 次）。执行耗时 3.439 秒，说明 Spark SQL 成功处理了数据解析与聚合操作，验证了 Hive on Spark 的计算能力。

2.7.3 两种实现方式的简单对比

• Hive on YARN（MapReduce）耗时 33.986 秒，而 Hive on Spark 仅需 3.439 秒，性能显著提升。两者均基于同一 Hive 元数据和外部表，但计算引擎不同：MapReduce 启动开销大、适合稳定批处理；Spark 内存计算快、适合迭代与交互式查询，验证了 Spark 作为 Hive 执行引擎的高效性。

3. 实战总结

• 本次实战成功完成了 Hive on YARN 与 Hive on Spark 两种执行模式的部署与对比验证。通过配置 hive-site.xml、分发依赖 JAR 包、设置 Hadoop 代理用户权限，并启动 HDFS、YARN、Hive Metastore 及 HiveServer2 服务，构建了完整的数据处理环境。基于同一外部表执行词频统计任务，Hive on MapReduce 耗时约 34 秒，而 Hive on Spark 仅需约 3.4 秒，性能提升近 10 倍，充分体现了 Spark 内存计算在迭代和聚合场景下的高效性。实验不仅验证了 Hive 与 Spark 的无缝集成能力，也为后续选择合适执行引擎提供了实践依据，同时强调了生产环境中需优化安全配置（如限制 proxyuser 范围）的重要性。