SparkSQL简介

2017-12-30 11:24:54来源:oschina作者:xiaomin0322人点击

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SparkSQL简介 博客分类: spark
1、SparkSQL的发展历程1.1Hive and Shark

SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生,其中表现较为突出的是:


lMapR的Drill


lCloudera的Impala


lShark


其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一,它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块,并使之能运行在Spark引擎上,从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。


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1.2Shark和SparkSQL

但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于Hive的太多依赖(如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针,制约了Spark各个组件的相互集成,所以提出了SparkSQL项目。SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码;由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便,真可谓“退一步,海阔天空”。


l数据兼容方面不但兼容Hive,还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据,未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据;


l性能优化方面除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等;


l组件扩展方面无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义,进行扩展。


2014年6月1日Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布:停止对Shark的开发,团队将所有资源放SparkSQL项目上,至此,Shark的发展画上了句话,但也因此发展出两个直线:SparkSQL和Hive on Spark。


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其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展,而不再受限于Hive,只是兼容Hive;而Hive on Spark是一个Hive的发展计划,该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一,也就是说,Hive将不再受限于一个引擎,可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。

1.3SparkSQL的性能

Shark的出现,使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高:


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那么,摆脱了Hive的限制,SparkSQL的性能又有怎么样的表现呢?虽然没有Shark相对于Hive那样瞩目地性能提升,但也表现得非常优异:


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为什么SparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢?主要SparkSQL在下面几点做了优化:


A:内存列存储(In-Memory Columnar Storage)


SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储,如下图所示。


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该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。


对于原生态的JVM对象存储方式,每个对象通常要增加12-16字节的额外开销,对于一个270MB的TPC-H lineitem table数据,使用这种方式读入内存,要使用970MB左右的内存空间(通常是2~5倍于原生数据空间);另外,使用这种方式,每个数据记录产生一个JVM对象,如果是大小为200B的数据记录,32G的堆栈将产生1.6亿个对象,这么多的对象,对于GC来说,可能要消耗几分钟的时间来处理(JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关)。显然这种内存存储方式对于基于内存计算的Spark来说,很昂贵也负担不起。


对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法)降低内存开销;更有趣的是,对于分析查询中频繁使用的聚合特定列,性能会得到很大的提高,原因就是这些列的数据放在一起,更容易读入内存进行计算。


B:字节码生成技术(bytecode generation,即CG)


在数据库查询中有一个昂贵的操作是查询语句中的表达式,主要是由于JVM的内存模型引起的。比如如下一个查询:


SELECT a + b FROM table


在这个查询里,如果采用通用的SQL语法途径去处理,会先生成一个表达式树(有两个节点的Add树,参考后面章节),在物理处理这个表达式树的时候,将会如图所示的7个步骤:


1.调用虚函数Add.eval(),需要确认Add两边的数据类型


2.调用虚函数a.eval(),需要确认a的数据类型


3.确定a的数据类型是Int,装箱


4.调用虚函数b.eval(),需要确认b的数据类型


5.确定b的数据类型是Int,装箱


6.调用Int类型的Add


7.返回装箱后的计算结果


其中多次涉及到虚函数的调用,虚函数的调用会打断CPU的正常流水线处理,减缓执行。


Spark1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块,如果使用动态字节码生成技术(配置spark.sql.codegen参数),SparkSQL在执行物理计划的时候,对匹配的表达式采用特定的代码,动态编译,然后运行。如上例子,匹配到Add方法:


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然后,通过调用,最终调用:


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最终实现效果类似如下伪代码:


val a: Int = inputRow.getInt(0)


val b: Int = inputRow.getInt(1)


val result: Int = a + b


resultRow.setInt(0, result)


对于Spark1.1.0,对SQL表达式都作了CG优化,具体可以参看codegen模块。CG优化的实现主要还是依靠scala2.10的运行时放射机制(runtime reflection)。对于SQL查询的CG优化,可以简单地用下图来表示:


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C:Scala代码优化


另外,SparkSQL在使用Scala编写代码的时候,尽量避免低效的、容易GC的代码;尽管增加了编写代码的难度,但对于用户来说,还是使用统一的接口,没受到使用上的困难。下图是一个Scala代码优化的示意图:


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2、SparkSQL运行架构

类似于关系型数据库,SparkSQL也是语句也是由Projection(a1,a2,a3)、Data Source(tableA)、Filter(condition)组成,分别对应sql查询过程中的Result、Data Source、Operation,也就是说SQL语句按Result-->Data Source-->Operation的次序来描述的。


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当执行SparkSQL语句的顺序为:


1.对读入的SQL语句进行解析(Parse),分辨出SQL语句中哪些词是关键词(如SELECT、FROM、WHERE),哪些是表达式、哪些是Projection、哪些是Data Source等,从而判断SQL语句是否规范;


2.将SQL语句和数据库的数据字典(列、表、视图等等)进行绑定(Bind),如果相关的Projection、Data Source等都是存在的话,就表示这个SQL语句是可以执行的;


3.一般的数据库会提供几个执行计划,这些计划一般都有运行统计数据,数据库会在这些计划中选择一个最优计划(Optimize);


4.计划执行(Execute),按Operation-->Data Source-->Result的次序来进行的,在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果,比如重新运行刚运行过的SQL语句,可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。

2.1Tree和Rule

SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库对SQL语句的处理采用了类似的方法,首先会将SQL语句进行解析(Parse),然后形成一个Tree,在后续的如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作,而操作的方法是采用Rule,通过模式匹配,对不同类型的节点采用不同的操作。在整个sql语句的处理过程中,Tree和Rule相互配合,完成了解析、绑定(在SparkSQL中称为Analysis)、优化、物理计划等过程,最终生成可以执行的物理计划。

2.1.1Tree

lTree的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/trees


lLogical Plans、Expressions、Physical Operators都可以使用Tree表示


lTree的具体操作是通过TreeNode来实现的


ØSparkSQL定义了catalyst.trees的日志,通过这个日志可以形象的表示出树的结构


ØTreeNode可以使用scala的集合操作方法(如foreach, map, flatMap, collect等)进行操作


Ø有了TreeNode,通过Tree中各个TreeNode之间的关系,可以对Tree进行遍历操作,如使用transformDown、transformUp将Rule应用到给定的树段,然后用结果替代旧的树段;也可以使用transformChildrenDown、transformChildrenUp对一个给定的节点进行操作,通过迭代将Rule应用到该节点以及子节点。


lTreeNode可以细分成三种类型的Node:


ØUnaryNode一元节点,即只有一个子节点。如Limit、Filter操作


ØBinaryNode二元节点,即有左右子节点的二叉节点。如Jion、Union操作


ØLeafNode叶子节点,没有子节点的节点。主要用户命令类操作,如SetCommand


2.1.2Rule

lRule的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/rules


lRule在SparkSQL的Analyzer、Optimizer、SparkPlan等各个组件中都有应用到


lRule是一个抽象类,具体的Rule实现是通过RuleExecutor完成


lRule通过定义batch和batchs,可以简便的、模块化地对Tree进行transform操作


lRule通过定义Once和FixedPoint,可以对Tree进行一次操作或多次操作(如对某些Tree进行多次迭代操作的时候,达到FixedPoint次数迭代或达到前后两次的树结构没变化才停止操作,具体参看RuleExecutor.apply)

2.2sqlContext和hiveContext的运行过程

SparkSQL有两个分支,sqlContext和hiveContext,sqlContext现在只支持SQL语法解析器(SQL-92语法);hiveContext现在支持SQL语法解析器和hivesql语法解析器,默认为hiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器,来运行hiveSQL不支持的语法,

2.2.1sqlContext的运行过程

sqlContext总的一个过程如下图所示:


1.SQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan;


2.使用analyzer结合数据数据字典(catalog)进行绑定,生成resolvedLogicalPlan;


3.使用optimizer对resolvedLogicalPlan进行优化,生成optimizedLogicalPlan;


4.使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan;


5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划;


6.使用execute()执行可执行物理计划;


7.生成SchemaRDD。


在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件,如SqlParse、analyzer、optimizer、SparkPlan等等


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2.2.2hiveContext的运行过程

hiveContext总的一个过程如下图所示:


1.SQL语句经过HiveQl.parseSql解析成Unresolved LogicalPlan,在这个解析过程中对hiveql语句使用getAst()获取AST树,然后再进行解析;


2.使用analyzer结合数据hive源数据Metastore(新的catalog)进行绑定,生成resolved LogicalPlan;


3.使用optimizer对resolved LogicalPlan进行优化,生成optimized LogicalPlan,优化前使用了ExtractPythonUdfs(catalog.PreInsertionCasts(catalog.CreateTables(analyzed)))进行预处理;


4.使用hivePlanner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan;


5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划;


6.使用execute()执行可执行物理计划;


7.执行后,使用map(_.copy)将结果导入SchemaRDD。


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2.3catalyst优化器

SparkSQL1.1总体上由四个模块组成:core、catalyst、hive、hive-Thriftserver:


lcore处理数据的输入输出,从不同的数据源获取数据(RDD、Parquet、json等),将查询结果输出成schemaRDD;


lcatalyst处理查询语句的整个处理过程,包括解析、绑定、优化、物理计划等,说其是优化器,还不如说是查询引擎;


lhive对hive数据的处理


lhive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口


在这四个模块中,catalyst处于最核心的部分,其性能优劣将影响整体的性能。由于发展时间尚短,还有很多不足的地方,但其插件式的设计,为未来的发展留下了很大的空间。下面是catalyst的一个设计图:


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其中虚线部分是以后版本要实现的功能,实线部分是已经实现的功能。从上图看,catalyst主要的实现组件有:


lsqlParse,完成sql语句的语法解析功能,目前只提供了一个简单的sql解析器;


lAnalyzer,主要完成绑定工作,将不同来源的Unresolved LogicalPlan和数据元数据(如hive metastore、Schema catalog)进行绑定,生成resolved LogicalPlan;


loptimizer对resolved LogicalPlan进行优化,生成optimized LogicalPlan;


lPlanner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan;


lCostModel,主要根据过去的性能统计数据,选择最佳的物理执行计划


这些组件的基本实现方法:


l先将sql语句通过解析生成Tree,然后在不同阶段使用不同的Rule应用到Tree上,通过转换完成各个组件的功能。


lAnalyzer使用Analysis Rules,配合数据元数据(如hive metastore、Schema catalog),完善Unresolved LogicalPlan的属性而转换成resolved LogicalPlan;


loptimizer使用Optimization Rules,对resolved LogicalPlan进行合并、列裁剪、过滤器下推等优化作业而转换成optimized LogicalPlan;


lPlanner使用Planning Strategies,对optimized LogicalPlan

3、SparkSQL CLI

CLI(Command-Line Interface,命令行界面)是指可在用户提示符下键入可执行指令的界面,它通常不支持鼠标,用户通过键盘输入指令,计算机接收到指令后予以执行。Spark CLI指的是使用命令界面直接输入SQL命令,然后发送到Spark集群进行执行,在界面中显示运行过程和最终的结果。


Spark1.1相较于Spark1.0最大的差别就在于Spark1.1增加了Spark SQL CLI和ThriftServer,使得Hive用户还有用惯了命令行的RDBMS数据库管理员较容易地上手,真正意义上进入了SQL时代。


【注】Spark CLI和Spark Thrift Server实验环境为第二课《Spark编译与部署(下)--Spark编译安装》所搭建

3.1运行环境说明3.1.1硬软件环境

l主机操作系统:Windows 64位,双核4线程,主频2.2G,10G内存


l虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388


l虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核


l虚拟机运行环境:


ØJDK:1.7.0_55 64位


ØHadoop:2.2.0(需要编译为64位)


ØScala:2.11.4


ØSpark:1.1.0(需要编译)


ØHive:0.13.1

3.1.2机器网络环境

集群包含三个节点,节点之间可以免密码SSH访问,节点IP地址和主机名分布如下:

序号


IP地址


机器名


类型


核数/内存


用户名


目录

1


192.168.0.61


hadoop1


NN/DN/RM

Master/Worker


1核/3G


hadoop


/app程序所在路径

/app/scala-...

/app/hadoop

/app/complied

2


192.168.0.62


hadoop2


DN/NM/Worker


1核/2G


hadoop

3


192.168.0.63


hadoop3


DN/NM/Worker


1核/2G


hadoop


3.2配置并启动3.2.1创建并配置hive-site.xml

在运行Spark SQL CLI中需要使用到Hive Metastore,故需要在Spark中添加其uris。具体方法是在SPARK_HOME/conf目录下创建hive-site.xml文件,然后在该配置文件中,添加hive.metastore.uris属性,具体如下:




hive.metastore.uris


thrift://hadoop1:9083


Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.




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3.2.2启动Hive

在使用Spark SQL CLI之前需要启动Hive Metastore(如果数据存放在HDFS文件系统,还需要启动Hadoop的HDFS),使用如下命令可以使Hive Metastore启动后运行在后台,可以通过jobs查询:


$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &


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3.2.3启动Spark集群和Spark SQL CLI

通过如下命令启动Spark集群和Spark SQL CLI:


$cd /app/hadoop/spark-1.1.0


$sbin/start-all.sh


$bin/spark-sql --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g


在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序:


clip_image032


这时就可以使用HQL语句对Hive数据进行查询,另外可以使用COMMAND,如使用set进行设置参数:默认情况下,SparkSQL Shuffle的时候是200个partition,可以使用如下命令修改该参数:


SET spark.sql.shuffle.partitions=20;


运行同一个查询语句,参数改变后,Task(partition)的数量就由200变成了20。


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3.2.4命令参数

通过bin/spark-sql --help可以查看CLI命令参数:


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其中[options]是CLI启动一个SparkSQL应用程序的参数,如果不设置--master的话,将在启动spark-sql的机器以local方式运行,只能通过http://机器名:4040进行监控;这部分参数,可以参照Spark1.0.0应用程序部署工具spark-submit的参数。


[cli option]是CLI的参数,通过这些参数CLI可以直接运行SQL文件、进入命令行运行SQL命令等等,类似以前的Shark的用法。需要注意的是CLI不是使用JDBC连接,所以不能连接到ThriftServer;但可以配置conf/hive-site.xml连接到Hive的Metastore,然后对Hive数据进行查询。

3.3实战Spark SQL CLI3.3.1获取订单每年的销售单数、销售总额

第一步设置任务个数,在这里修改为20个


spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20;


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第二步运行SQL语句


spark-sql>use hive;


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spark-sql>select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;


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第三步查看运行结果


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3.3.2计算所有订单每年的总金额

第一步执行SQL语句


spark-sql>select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;


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第二步执行结果


使用CLI执行结果如下:


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3.3.3计算所有订单每年最大金额订单的销售额

第一步执行SQL语句


spark-sql>select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) don c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;


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第二步执行结果


使用CLI执行结果如下:


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4、Spark Thrift Server

ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据。ThriftServer在启动的时候,会启动了一个SparkSQL的应用程序,而通过JDBC/ODBC连接进来的客户端共同分享这个SparkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据;ThriftServer启动时还开启一个侦听器,等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以,在配置ThriftServer的时候,至少要配置ThriftServer的主机名和端口,如果要使用Hive数据的话,还要提供Hive Metastore的uris。


【注】Spark CLI和Spark Thrift Server实验环境为第二课《Spark编译与部署(下)--Spark编译安装》所搭建

4.1配置并启动4.1.1创建并配置hive-site.xml

第一步创建hive-site.xml配置文件


在$SPARK_HOME/conf目录下修改hive-site.xml配置文件(如果在Spark SQL CLI中已经添加,可以省略):


$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/conf


$sudo vi hive-site.xml


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第二步修改配置文件


设置hadoop1为Metastore服务器,hadoop2为Thrift Server服务器,配置内容如下:




hive.metastore.uris


thrift://hadoop1:9083


Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.





hive.server2.thrift.min.worker.threads


5


Minimum number of Thrift worker threads





hive.server2.thrift.max.worker.threads


500


Maximum number of Thrift worker threads





hive.server2.thrift.port


10000


Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT





hive.server2.thrift.bind.host


hadoop2


Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift interface.Can be overridden by setting$HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST




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4.1.2启动Hive

在hadoop1节点中,在后台启动Hive Metastore(如果数据存放在HDFS文件系统,还需要启动Hadoop的HDFS):


$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &


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4.1.3启动Spark集群和Thrift Server

在hadoop1节点启动Spark集群


$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin


$./start-all.sh


在hadoop2节点上进入SPARK_HOME/sbin目录,使用如下命令启动Thrift Server


$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin


$./start-thriftserver.sh --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g


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注意:Thrift Server需要按照配置在hadoop2启动!


在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序:


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4.1.4命令参数

使用sbin/start-thriftserver.sh --help可以查看ThriftServer的命令参数:


$sbin/start-thriftserver.sh --help Usage: ./sbin/start-thriftserver [options] [thrift server options]


Thrift server options: Use value for given property


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其中[options]是Thrift Server启动一个SparkSQL应用程序的参数,如果不设置--master的话,将在启动Thrift Server的机器以local方式运行,只能通过http://机器名:4040进行监控;这部分参数,可以参照Spark1.0.0应用程序部署工具spark-submit的参数。在集群中提供Thrift Server的话,一定要配置master、executor-memory等参数。


[thrift server options]是Thrift Server的参数,可以使用-dproperty=value的格式来定义;在实际应用上,因为参数比较多,通常使用conf/hive-site.xml配置。

4.2实战Thrift Server4.2.1远程客户端连接

可以在任意节点启动bin/beeline,用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000连接ThriftServer,因为没有采用权限管理,所以用户名用运行bin/beeline的用户hadoop,密码为空:


$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/bin


$./beeline


beeline>!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000


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4.2.2基本操作

第一步显示hive数据库所有表


beeline>show database;


beeline>use hive;


beeline>show tables;


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第二步创建表testThrift


beeline>create table testThrift(field1 String , field2 Int);


beeline>show tables;


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第三步把tbStockDetail表中金额大于3000插入到testThrift表中


beeline>insert into table testThrift select ordernumber,amount from tbStockDetailwhere amount>3000;


beeline>select * from testThrift;


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第四步重新创建testThrift表中,把年度最大订单插入该表中


beeline>drop table testThrift;


beeline>create table testThrift (field1 String , field2 Int);


beeline>insert into table testThrift select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) don c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;


beeline>select * from testThrift;


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4.2.3计算所有订单每年的订单数

第一步执行SQL语句


spark-sql>select c.theyear, count(distinct a.ordernumber) from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;


第二步执行结果


clip_image086


Stage监控页面:


clip_image088


查看Details for Stage 28


clip_image090

4.2.4计算所有订单月销售额前十名

第一步执行SQL语句


spark-sql>select c.theyear,c.themonth,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetailb on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,c.themonth order by sumofamount desc limit 10;


第二步执行结果


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Stage监控页面:


clip_image094


在其第一个Task中,从本地读入数据


clip_image096


在后面的Task是从内存中获取数据


clip_image098

4.2.5缓存表数据

第一步缓存数据


beeline>cache table tbStock;


beeline>select count(*) from tbStock;


clip_image100


第二步运行4.2.4中的“计算所有订单月销售额前十名”


beeline>select count(*) from tbStock;


clip_image102


本次计算划给11.233秒,查看webUI,数据已经缓存,缓存率为100%:


clip_image104


第三步在另外节点再次运行


在hadoop3节点启动bin/beeline,用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000连接ThriftServer,然后直接运行对tbStock计数(注意没有进行数据库的切换):


clip_image106


用时0.343秒,再查看webUI中的stage:


clip_image108


Locality Level是PROCESS,显然是使用了缓存表。


从上可以看出,ThriftServer可以连接多个JDBC/ODBC客户端,并相互之间可以共享数据。顺便提一句,ThriftServer启动后处于监听状态,用户可以使用ctrl+c退出ThriftServer;而beeline的退出使用!q命令。

4.2.6在IDEA中JDBC访问

有了ThriftServer,开发人员可以非常方便的使用JDBC/ODBC来访问SparkSQL。下面是一个scala代码,查询表tbStockDetail,返回amount>3000的单据号和交易金额:


第一步在IDEA创建class6包和类JDBCofSparkSQL


参见《Spark编程模型(下)--IDEA搭建及实战》在IDEA中创建class6包并新建类JDBCofSparkSQL。该类中查询tbStockDetail金额大于3000的订单:


package class6


import java.sql.DriverManager



object JDBCofSparkSQL {


def main(args: Array[String]) {


Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")


val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop2:10000/hive", "hadoop", "")


try {


val statement = conn.createStatement


val rs = statement.executeQuery("select ordernumber,amount from tbStockDetailwhere amount>3000")


while (rs.next) {


val ordernumber = rs.getString("ordernumber")


val amount = rs.getString("amount")


println("ordernumber = %s, amount = %s".format(ordernumber, amount))


}


} catch {


case e: Exception => e.printStackTrace


}


conn.close


}


}


第二步查看运行结果


在IDEA中可以观察到,在运行日志窗口中没有运行过程的日志,只显示查询结果


clip_image110


第三步查看监控结果


从Spark监控界面中观察到,该Job有一个编号为6的Stage,该Stage有2个Task,分别运行在hadoop1和hadoop2节点,获取数据为NODE_LOCAL方式。


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clip_image114


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在hadoop2中观察Thrift Server运行日志如下:


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http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4723604.html?utm_source=tuicool

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