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Spark SQL metaData配置到Mysql

gtxyzz Mysql 2023-02-27 1060浏览 0
构造以spark为核心的数据仓库:
0.说明
    在大数据领域,hive作为老牌的数据仓库比较流行,spark可以考虑兼容hive。但是如果不想用hive做数据仓库也无妨,大不了我们用spark建立最新的数据仓库。
    sparkSQL的发展历程表明了,spark本身就可以做数据仓库,而不需要hive。sparkSQL作为数据仓库其元数据放到了Derby中,一般生产环境不会用Derby,而是使用
    MySQL或者postgreSQL.本文就是要告诉读者,如何将sparkSQL的元数据存放到mysql.
1.集群规划情况
    mysql chinac244<–>chinac242,这两节点做了主主备份。
    spark master chinac88<–>chinac82,这两节点做了HA
    spark slave  chinac88,chinac82,chinac27
2.配置文件(chinac27上修改,然后分发到集群)
   解压后将$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 复制到$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml
   编辑此文件
 vim  $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml
   修改如下内容
<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://chinac244:3306/sparkmetadata?createDatabaseIfNotExist=true</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
  </property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
  </property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
    <description>Username to use against metastore database</description>
  </property>

   <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>chinac</value>
    <description>password to use against metastore database</description>
  </property>
3.修改时间属性(没做)
   然后修改Hive-site.xml中所有的时间属性,所有属性的单位为s(秒),删除s然后添加3个0,所有属性的单位为ms的删除ms,spark无法识别这些单位,而是把他们全当数字处理。
4.分发配置文件
    scp $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml chinac82:$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml
    scp $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml chinac88:$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml

5.重启spark集群

 [root@chinac88 ~]#  ${SPARK_HOME}/sbin/stop-all.sh
 [root@chinac88 ~]#  nohup ${SPARK_HOME}/sbin/start-all.sh &
  启动效果如下
6.测试配置
    A,查看MySQL中数据库信息
    B,执行sparkSQL命令
  [root@chinac27 conf]# spark-sql --master spark://chinac88:7077,chinac82:7077
  //1.创建数据表
  CREATE TABLE testspark(id INT,name STRING)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';
   此语句将在mysql中生成sparkmetadata数据库,数据表
    此语句将在HDFS中生成相应的目录
7.进一步测试
       准备数据,效果如下
       加载数据,语句如下  
  LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/software/test' OVERWRITE INTO TABLE testspark;
       此语句将上传文件到HDFS,查看数据,效果如下
       查询数据,能够看到加载后的数据。    
     SELECT * FROM testspark;
       删除表,同时会删除MySQL中的表信息和HDFS中的数据   
   DROP TABLE testspark;
8.至此,sparkSQL元数据被存放到了mysql中,我们再也不需要hive数据仓库了。直接用spark做数据仓库就可以了     

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