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Pyspark+Hive环境搭建与配置

首先准备好所有需要使用到的软件安装包及相关配置文件,点击此处下载

文件树如下

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PySpark安装包
├─Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe
├─apache-hive-1.2.2-src.tar.gz
├─apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
├─hadoop-3.1.4.tar.gz
├─hadoop.dll
├─jdk-8u281-windows-x64.exe
├─mysql-8.0.26-winx64.zip
├─mysql-connector-java-8.0.26.jar
├─pyspark-3.3.2.tar.gz
└─winutils.exe

JDK安装(以安装在E:\Java\jdk1.8.0_281为例)

  1. 准备jdk-8u281-windows-x64.exe,双击打开进行安装,按安装程序中的文字提示安装即可

  2. 添加环境变量
    在环境变量中添加系统变量JAVA_HOME,值为E:\Java\jdk1.8.0_281
    添加完JAVA_HOME之后,在系统变量Path中添加%JAVA_HOME%\bin%JAVA_HOME%\jre\bin

  3. 打开命令提示符窗口,执行命令java -version,若可顺利查看当前安装的JDK版本即表示配置成功

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    C:\Users\ming_log>java -version
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    java version "1.8.0_281"
    Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_281-b08)
    Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.202-b08, mixed mode)

搭建Hadoop集群(以安装在E:\Hadoop\hadoop-3.1.4为例)

  1. 准备hadoop-3.1.4.tar.gz,解压安装包到本地路径

  2. 添加环境变量
    在环境变量中添加系统变量HADOOP_HOME,值为E:\Hadoop\hadoop-3.1.4
    添加完HADOOP_HOME之后,在系统变量Path中添加%HADOOP_HOME%\bin

  3. 修改配置文件,进入Hadoop安装目录下的etc\hadoop目录
    ①修改hdfs-site.xml,在<configuration></configuration>标签对中间添加如下内容:

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    <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/E:/Hadoop/hadoop-3.1.4/data/namenode</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/E:/Hadoop/hadoop-3.1.4/data/datanode</value>
    </property>

    ②在①指定的路径中创建对应文件夹/E:/Hadoop/hadoop-3.1.4/data/namenode/E:/Hadoop/hadoop-3.1.4/data/datanode
    ③修改core-site.xml,在<configuration></configuration>标签对中间添加如下内容:

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    <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
    </property>

    ④修改mapred-site.xml,在<configuration></configuration>标签对中间添加如下内容:

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    <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    </property>

    ⑤修改yarn-site.xml,在<configuration></configuration>标签对中间添加如下内容:

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    <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>

    ⑥准备winutils.exehadoop.dll,复制到C:\windows\System32路径和Hadoop安装目录的bin目录下(两个文件都要分别复制到两个文件夹下)
    ⑦打开命令提示符窗口,执行命令hdfs namenode -format初始化NameNode
    若日志中出现E:\hadoop-3.1.4\data\namenode has been successfully formatted.即表示初始化成功
    (注意查看初始化过程中返回的日志,检查是否出现报错信息)

  4. 进入Hadoop安装目录的sbin目录下,使用管理员身份运行start-all.cmd启动集群,关闭集群则运行stop-all.cmd
    (注意查看启动之后弹出的窗口,检查是否出现报错信息)

  5. 打开浏览器,输入地址http://localhost:9870,若集群状态为`active`则表示集群启动成功

MySQL安装(以安装在E:\mysql-8.0.26-winx64为例)

  1. 准备mysql-8.0.26-winx64.zip,解压安装包到本地路径

  2. 添加环境变量
    在环境变量中添加系统变量MYSQL_HOME,值为E:\mysql-8.0.26-winx64
    添加完MYSQL_HOME之后,在系统变量Path中添加%MYSQL_HOME%\bin

  3. 以管理员身份打开命令提示符窗口
    执行命令mysqld --initialize-insecure --user=mysqld进行初始化
    执行命令mysqld -install安装MySQL服务
    执行命令net start MYSQL启动MySQL服务

  4. 执行命令mysql -uroot -p后登录MySQL(第一次登录不需要密码直接按回车键即可)

  5. 登录MySQL后执行语句show databases;,若能查看数据库即安装成功

  6. 依次执行以下语句修改登录密码为123456

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    use mysql;
    ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
    flush privileges;
  7. 执行语句quit;退出MySQL后重新用密码登录,检查密码是否修改成功

  8. 创建hive数据库

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    create database if not exists hive default character set latin1;

Hive安装(以安装在E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin为例)

  1. 准备apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz,解压安装包到本地路径

  2. 添加环境变量
    在环境变量中添加系统变量HIVE_HOME,值为E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin
    添加完HIVE_HOME之后,在系统变量Path中添加%HIVE_HOME%\bin

  3. 将MySQL驱动包mysql-connector-java-8.0.26.jar放到Hive安装目录的lib目录下

  4. 开启Hadoop集群依次在命令提示符窗口执行下列命令创建相关存储路径:

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    hadoop fs -mkdir /tmp
    hadoop fs -chmod g+w /tmp
    hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
    hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehouse
  5. Hive安装目录中依次创建本地数据存储路径:
    Hive作业的本地暂存空间:E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\data\scratchdir
    存储临时文件的本地目录:E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\data\resources
    存储结构化日志文件的位置:E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\data\querylog
    存储操作日志的位置:E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\data\operation_logs

  6. 修改配置文件,进入Hive安装目录的conf目录
    ①将hive-default.xml.template复制并重命名为hive-site.xml,将hive-site.xml全文内容替换为以下内容(注意根据自己的实际情况替换Hadoop安装路径):

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    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
    <property>
    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
    <value>E:/Hadoop/apache-hive-3.1.2-bin/data/scratchdir</value>
    <description>Local scratch space for Hive jobs</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
    <value>E:/Hadoop/apache-hive-3.1.2-bin/data/resources</value>
    <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.querylog.location</name>
    <value>E:/Hadoop/apache-hive-3.1.2-bin/data/querylog</value>
    <description>Location of Hive run time structured log file</description>
    </property>
    <property>
    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
    <value>E:/Hadoop/apache-hive-3.1.2-bin/data/operation_logs</value>
    <description>Top level directory where operation logs are stored if logging functionality is enabled</description>
    </property>
    <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false&amp;createDatabaseIfNotExist=true</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
    </property>
    <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.cj.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>123456</value>
    <description>password to use against metastore database</description>
    </property>
    </configuration>

    ②将hive-env.sh.template复制并重命名为hive-env.sh,在hive-env.sh文件最后添加以下内容:

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    export HADOOP_HOME=E:\Hadoop\hadoop-3.1.4
    export HIVE_CONF_DIR=E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\conf
    export HIVE_AUX_JARS_PATH=E:\Hadoop\apache-hive-3.1.2-bin\lib
  7. 准备apache-hive-1.2.2-src.tar.gz,解压源码包中的bin目录,将其覆盖到Hive安装目录中的bin目录

  8. 打开命令提示窗口执行命令

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    hive --service schematool -dbType mysql -initSchema

    初始化Hive元数据若日志中出现Initialization script completed schematool completed即表示初始化成功(注意查看初始化过程中返回的日志,检查是否出现报错信息)

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    初始化成功后可以使用命令

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    hive --service schematool -dbType mysql -info

    查看元数据库初始化后信息

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    打开数据库后发现在hive数据库中也创建了很多表

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  9. 提前开启Hadoop集群,进入Hive安装目录的bin目录下,运行hive.cmd查看是否能正常进入Hive命令行

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  10. 进入Hive后执行语句show databases;查看显示结果是否正常,正常会有一个default数据库

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PySpark虚拟环境创建

  1. 进入CMD,新建名为”PySpark”的虚拟环境,并指定Python版本为3.8,并激活

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    conda create -n=pyspark python=3.8
    conda activate pyspark
  2. 在新建好的PySpark环境安装“pyspark”【使用离线安装包进行安装】和“jupyter”

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    pip install "D:\泰迪智能科技有限公司\06 泰迪杯\2023\A\基于广电用户信息的数仓设计\Pyspark\05-PySpark安装包\pyspark-3.3.2.tar.gz"
    pip install jupyter

    image-20230407104042415

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  3. Hive安装目录的conf目录中的hive-site.xml复制到E:\anaconda3\envs\PySpark\Lib\site-packages\pyspark\conf
    (其中E:\anaconda3指的是你电脑中的Anaconda安装目录,并且需要进入到E:\anaconda3\envs\pyspark\Lib\site-packages\pyspark目录下手动创建conf目录)

  4. MySQL驱动包mysql-connector-java-8.0.26.jar复制到E:\anaconda3\envs\PySpark\Lib\site-packages\pyspark\jars

  5. 在环境变量中新添系统变量PYSPARK_PYTHON,指定使用的Python运行环境为E:\anaconda3\envs\PySpark\python.exe

  6. 打开Jupyter Notebook(PySpark),分别运行以下代码:

    ①查看PySpark环境是否配置成功:

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    from pyspark.sql import SparkSession
    spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
    spark

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    ②测试是否能连接Hive数据库

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    spark.sql("show databases;").show()

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