sparkSQL1.1入门之五:测试环境之搭建

      前面介绍了sparkSQL的运行架构,后面将介绍sparkSQL的使用。在介绍sparkSQL的使用之前,我们需要搭建一个sparkSQL的测试环境。本次测试环境涉及到hadoop之HDFS、hive、spark以及相关的数据文件,相关的信息如下:

测试环境示意图:

 
      本测试环境是在一台物理机上搭建的,物理机的配置是16G内存,4核8线程CPU。hadoop1、hadoop2、hadoop3是vitual box虚拟机,构建hadoop集群和spark集群;物理机wyy作为客户端,编写代码和提交计算任务。总的测试环境配置如下:
 机器名  配置  角色  软件安装
 hadoop1  4G内存,1核  hadoop:NN/DN Spark:Master/worker /app/hadoop/hadoop220
/app/hadoop/spark110
/app/scala2104
/usr/java/jdk1.7.0_21
 hadoop2  4G内存,1核  hadoop:DN Spark:worker
 hive0.13客户端
/app/hadoop/hadoop220
/app/hadoop/spark110
/app/hadoop/hive013
/app/scala2104
/usr/java/jdk1.7.0_21
 hadoop3  4G内存,1核  hadoop:DN Spark:worker
 hive0.13 metaserver service
 mysql server
/app/hadoop/hadoop220
/app/hadoop/spark100
/app/hadoop/hive013
/app/scala2104
/usr/java/jdk1.7.0_21
MySQL5.6.12
 wyy  16G内存,4核  client
 
hive0.13客户端
/app/hadoop/hadoop220
/app/hadoop/spark110
/app/hadoop/hive013
以上hadoop220、spark、hive安装目录的用户属性都是hadoop(组别为hadoop),其他安装目录的用户属性是root:root。

      测试环境搭建顺序
1:虚拟集群的搭建(hadoop1、hadoop2、hadoop3)
A:hadoop2.2.0集群搭建
或者参看视频 http://pan.baidu.com/s/1qWqFY4c 提取密码:xv4i

B:MySQL的安装

C:hive的安装
本测试中使用的hive0.13,和hive0.11的安装一样。
hive安装在hadoop3、hadoop2、wyy。其中hadoop3启动metastore serive;hadoop2、wyy配置uris后作为hive的客户端。

D:Spark1.1.0 Standalone集群搭建
这里需要注意的是,本测试中使用的是spark1.1.0,部署包生成命令make-distribution.sh的参数发生了变化,spark1.1.0的make-distribution.sh使用格式:
./make-distribution.sh [--name] [--tgz] [--with-tachyon] <maven build options>
参数的含义:
--with-tachyon:是否支持内存文件系统Tachyon,不加此参数时为不支持。
--tgz:在根目录下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz,不加此参数是不生成tgz文件,只生成/dist目录。
--name NAME :和— tgz 结合可以生成 spark-$VERSION-bin-$NAME.tgz 的部署包,不加此参数时 NAME 为 hadoop 的版本号。
maven build options:使用maven编译时可以使用的配置选项,如使用-P、-D的选项
本次要生成基于hadoop2.2.0和yarn并集成hive、ganglia、asl的spark1.1.0部署包,可以使用命令:
./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive
最后生成部署包spark-1.1.0-bin-2.2.0.tgz,按照测试环境的规划进行安装。

2:客户端的搭建
      客户端wyy采用的Ubuntu操作系统,而Spark虚拟集群采用的是CentOS,默认的java安装目录两个操作系统是不一样的,所以在Ubuntu下安装java的时候特意将java的安装路径改成和CentOS一样。不然的话,每次scp了虚拟集群的配置文件之后,要修改hadoop、spark运行配置文件中的JAVA_HOME。
      客户端hadoop2.2.0、Spark1.1.0、hive0.13是直接从虚拟集群中scp出来的,放置在相同的目录下,拥有相同的用户属性。开发工具使用的IntelliJ IDEA,程序编译打包后复制到spark1.1.0的根目录/app/hadoop/spark110下,使用spark-submit提交虚拟机集群运行。

3:文件数据准备工作
      启动hadoop2.2.0(只需要HDFS启动就可以了),然后将数据文件上传到对应的目录:
 
4:hive数据准备工作
      在hive里定义一个数据库saledata,和三个表tblDate、tblStock、tblStockDetail,并装载数据,具体命令:
CREATE DATABASE SALEDATA;
use SALEDATA;

//Date.txt文件定义了日期的分类,将每天分别赋予所属的月份、星期、季度等属性
//日期,年月,年,月,日,周几,第几周,季度,旬、半月
CREATE TABLE tblDate(dateID string,theyearmonth string,theyear string,themonth string,thedate string,theweek string,theweeks string,thequot string,thetenday string,thehalfmonth string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//Stock.txt文件定义了订单表头
//订单号,交易位置,交易日期
CREATE TABLE tblStock(ordernumber string,locationid string,dateID string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//StockDetail.txt文件定义了订单明细
//订单号,行号,货品,数量,金额
CREATE TABLE tblStockDetail(ordernumber STRING,rownum int,itemid string,qty int,price int,amount int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//装载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/Date.txt' INTO TABLE tblDate;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/Stock.txt' INTO TABLE tblStock;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/StockDetail.txt' INTO TABLE tblStockDetail;
最终在HDFS可以看到相关的数据:
  
5:开始享受sparkSQL之旅。。。

最近将在炼数成金开课Spark大数据快速计算平台(第三期),本资料为新课素材。
 

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