本文介紹在計(jì)算機(jī)集群上如何啟動(dòng)和運(yùn)行Shark。如果對(duì)Amazon EC2上運(yùn)行Shark感興趣，請(qǐng)點(diǎn)擊這里查看如何使用EC2腳本快速啟動(dòng)預(yù)先配置好的集群。

依賴(lài)：

注意：Shark是一個(gè)即插即用的工具，所以可以在現(xiàn)有的Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上運(yùn)行，不需要您對(duì)現(xiàn)有的部署做出任何修改。

在集群上運(yùn)行Shark需要一下幾個(gè)外部組件：

• Scala 2.9.3
• Spark 0.7.2
• 兼容的JAVA運(yùn)行時(shí)環(huán)境：OpenJDK 7, Oracle HotSpot JDK 7,或者?Oracle HotSpot JDK 6u23+
• Shark專(zhuān)用的?Hive JAR (基于Hive 0.9),包括在Shark發(fā)布包里。
• HDFS?集群:在這里不介紹如何安裝，可以查看我的博文.

Scala

如果系統(tǒng)里沒(méi)有安裝Scala 2.9.3,可以按提示下載:

$ wget http://www.scala-lang.org/downloads/distrib/files/scala-2.9.3.tgz

$ tar xvfz scala-2.9.3.tgz

Spark

采用Spark的單獨(dú)部署模式運(yùn)行Shark。

部署細(xì)節(jié)：|http://spark-project.org/docs/latest/spark-standalone.html).也可以查看我翻譯的博文。

下載Spark:

$ wget http://spark-project.org/files/spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz? # Hadoop 1/CDH3

或者

$ wget http://spark-project.org/files/spark-0.7.2-prebuilt-cdh4.tgz??? # Hadoop 2/CDH4

解壓縮：

$ tar xvfz spark-0.7.2-prebuilt*.tgz

編輯?spark-0.7.2/conf/slaves添加集群中Slaves的主機(jī)名稱(chēng)，每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)Salve。

編輯spark-0.7.2/conf/spark-env.sh設(shè)置SCALA_HOME和SPARK_WORKER_MEMORY

export SCALA_HOME=/path/to/scala-2.9.3

export SPARK_WORKER_MEMORY=16g

SPARK_WORKER_MEMORY?是Spark在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上可用內(nèi)存的最大，增加這個(gè)數(shù)值可以在內(nèi)存中緩存更多的數(shù)據(jù)，但是一定要記住給Slave的操作系統(tǒng)和其他服務(wù)預(yù)留足夠的內(nèi)存。

Shark

下載Shark 0.2.1發(fā)布包，里邊包括?shark-0.2.1和hive-0.9.0-bin.

$ wget http://spark-project.org/download/shark-0.7.0-hadoop1-bin.tgz? # Hadoop 1/CDH3

或者

$ wget http://spark-project.org/download/shark-0.7.0-hadoop2-bin.tgz? # Hadoop 2/CDH4

解壓縮：

$ tar xvfz shark-0.7.0-*-bin.tgz

編輯shark-0.7.0/conf/shark-env.sh設(shè)置HIVE_HOME, SCALA_HOME和MASTER環(huán)境變量（參考如下）:

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop

export HIVE_HOME=/path/to/hive-0.9.0-bin

export MASTER=spark://<MASTER_IP>:7077

export SPARK_HOME=/path/to/spark

export SPARK_MEM=16g

source?$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

（source命令通常用于重新執(zhí)行剛修改的初始化文件，使之立即生效）

最后一行是為了避免重復(fù)設(shè)置SCALA_HOME。一定要確保SPARK_MEM的數(shù)值不能超過(guò)前面設(shè)置的SPARK_WORKER_MEMORY的數(shù)值.

如果是在現(xiàn)有的Hive上運(yùn)行Shark，確定設(shè)置?HIVE_CONF_DIR (在shark-env.sh文件中)指向你的配置文件夾.也可以,復(fù)制?Hive XML配置文件到Shark的hive-0.9.0-bin/conf配置文件夾內(nèi)，比如：

cp /etc/hive/conf/*.xml /path/to/hive-0.9.0-bin/conf/

復(fù)制?Spark和?Shark目錄到所有的slaves.前提是master的用戶(hù)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)密碼SSH登錄到所有的slaves.例如:

$ while read slave_host; do

$?? rsync -Pav spark-0.7.2 shark-0.7.0 $slave_host

$ done < /path/to/spark/conf/slaves

運(yùn)行?Spark的集群?jiǎn)?dòng)腳本，啟動(dòng)集群:

$ cd spark-0.7.2

$ ./bin/start_all.sh

基于CDH4/Hadoop2配置Shark

The newest versions of require additional configuration options.

新版本的Hadoop需要額外的配置選項(xiàng)。在Hive的配置文件(hive-site.xml)中進(jìn)行配置:

• fs.default.name:?指向HDFS?的namenode.例如：hdfs://myNameNode:8020/
• fs.defaultFS:?和fs.default.name設(shè)置為同樣值。
• mapred.job.tracker:設(shè)置為JobTracker，格式為host:port。如果僅僅運(yùn)行Spark可以設(shè)置為"NONE"。注意：一定要明確設(shè)置這個(gè)選項(xiàng)，即使不使用JobTracker.

測(cè)試

使用如下命令，啟動(dòng)Shark

$ ./bin/shark-withinfo

關(guān)于Spark單獨(dú)模式的更多腳本細(xì)節(jié)參考這里。

To verify that Shark is running, you can try the following example, which creates a table with sample data:

使用下面的命令，創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的表格就可以確認(rèn)一下Shark是否可以運(yùn)行。

CREATE TABLE src(key INT, value STRING);

LOAD DATA LOCAL INPATH '${env:HIVE_HOME}/examples/files/kv1.txt' INTO TABLE src;

SELECT COUNT(1) FROM src;

CREATE TABLE src_cached AS SELECT * FROM SRC;

SELECT COUNT(1) FROM src_cached;

更詳細(xì)的學(xué)習(xí)Shark，可以查看官方網(wǎng)站的用戶(hù)指南

Shark簡(jiǎn)介

Shark即Hive on Spark，本質(zhì)上是通過(guò)Hive的HQL解析，把HQL翻譯成Spark上的RDD操作，然后通過(guò)Hive的metadata獲取數(shù)據(jù)庫(kù)里的表信息，實(shí)際HDFS上的數(shù)據(jù)和文件，會(huì)由Shark獲取并放到Spark上運(yùn)算。Shark的特點(diǎn)就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()這樣的API，把HQL得到的結(jié)果集，繼續(xù)在scala環(huán)境下運(yùn)算，支持自己編寫(xiě)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)或簡(jiǎn)單分析處理函數(shù)，對(duì)HQL結(jié)果進(jìn)一步分析計(jì)算。

Shark速度快的原因除了Spark平臺(tái)提供的基于內(nèi)存迭代計(jì)算外，在設(shè)計(jì)上還存在對(duì)Spark上進(jìn)行了一定的改造，主要有

? - partial DAG execution：對(duì)join優(yōu)化，調(diào)節(jié)并行粒度，因?yàn)镾park本身的寬依賴(lài)和窄依賴(lài)會(huì)影響并行計(jì)算和速度

? - 基于列的壓縮和存儲(chǔ)：把HQL表數(shù)據(jù)按列存，每列是一個(gè)array，存在JVM上，避免了JVM GC低效，而壓縮和解壓相關(guān)的技術(shù)是Yahoo!提供的

其他特性和設(shè)計(jì)要點(diǎn)請(qǐng)參看論文Shark: SQL and Rich Analytics at scale

總結(jié)來(lái)說(shuō)，Shark是一個(gè)插件式的東西，在我現(xiàn)有的Spark和Hive及hadoop-client之間，在這兩套都可用的情況下，Shark只要獲取Hive的配置（還有metastore和exec等關(guān)鍵包），Spark的路徑，Shark就能利用Hive和Spark，把HQL解析成RDD的轉(zhuǎn)換，把數(shù)據(jù)取到Spark上運(yùn)算和分析。在SQL on Hadoop這塊，Shark有別于Impala，Stringer，而這些系統(tǒng)各有自己的設(shè)計(jì)思路，相對(duì)于對(duì)MR進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)的思路，Shark的思路更加簡(jiǎn)單明了些。

Shark部署

Shark Wiki上發(fā)布了兩個(gè)主要版本，shark-0.7.0-hadoop1-bin.tgz和shark-0.7.0-hadoop2-bin.tgz。shark-0.7.0-hadoop1-bin.tgz適用于CDH3，shark-0.7.0-hadoop2-bin.tgz適用于CDH4，他們都使用hive-0.9.0進(jìn)行了編譯，使用的Spark是0.7.2的。相對(duì)來(lái)說(shuō)，hive的版本比較老，想要支持0.11.0這樣更新的版本的話需要自己重新編譯Shark。在github上，現(xiàn)在Shark的master分支已經(jīng)開(kāi)始支持未發(fā)布的Spark0.8版本，編譯注意的地方會(huì)在下一節(jié)講。

Shark的部署參看https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-on-a-Cluster和https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-Locally。首先要選擇適合自己Hadoop集群版本的shark-0.7.0-hadoopX-bin.tgz。

解壓出來(lái)的hive-0.9.0配置在shark-env.sh的HIVE_HOME，同時(shí)還可以額外指定HIVE_CONF的目錄，一般就指定自己已有的可以連接hadoop的hive conf目錄。其余的SPARK_MEM, SPARK_HOME, SCALA_HOME就不說(shuō)了。

用bin/shark-withinfo啟動(dòng)shark，可以看到INFO信息，shark首先啟動(dòng)自己的CLI，然后會(huì)啟動(dòng)Hive，再啟動(dòng)Spark，之后就可以用HQL測(cè)試Shark可用與否。

在配置好各個(gè)HOME后，如果跑在common hadoop上，當(dāng)你進(jìn)行select這樣和HDFS數(shù)據(jù)打交道的操作時(shí)，會(huì)報(bào)如下的版本錯(cuò)誤，

[html]?view plaincopy

ERROR?shark.SharkDriver:?FAILED:?Hive?Internal?Error:?java.lang.RuntimeException(java.io.IOException:?Failed?on?local?exception:?java.io.IOException:?Response?is?null.;?Host?Details?:?local?host?is:?"namenode.hadoop.game.yy.com/xxx.xxx.xx.xxx";?destination?host?is:?"xxx.xxx.com":pppp;???

具體見(jiàn)Shark Group的這個(gè)帖。目前，我嘗試了很多也沒(méi)有找到解決辦法，特別是像我用的hadoop-client還是公司自己改裝過(guò)的，相對(duì)的Hive的幾個(gè)主要jar包(hive-metastore-xx, hive-exec-xx)也被改動(dòng)了，導(dǎo)致不但shark發(fā)布的包不能直接使用，連使用shark重新根據(jù)自己的hive編譯一遍都編譯不過(guò)。

最后再提醒幾個(gè)可能發(fā)生的常見(jiàn)錯(cuò)誤。

1.?HIVE_HOME/lib下要有jdbc驅(qū)動(dòng)包，比如mysql-driver的jar包，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

2. HIVE_HOME/lib下的hive-metastore-xx.jar，可能太舊，不適應(yīng)自己的hadoop集群，可以替換成自己的hive/lib下的metastore包，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)，HQL執(zhí)行不成功。替換后至少在執(zhí)行use db; show tables; 這樣的HQL沒(méi)有問(wèn)題。

3. 有一個(gè)錯(cuò)誤是：

[html]?view plaincopy

java.lang.UnsatisfiedLinkError:?org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMapping.getGroupForUser(Ljava/lang/String;)[Ljava/lang/String;??

后來(lái)我根據(jù)hadoop jira上的這個(gè)相似的問(wèn)題 https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9232 ，受到啟發(fā)，解決方案是 對(duì)shark目錄下lib_manage/jars/org.apache.hadoop/hadoop-common內(nèi)的jar包內(nèi)的配置文件core-site.xml，去掉hadoop.security.group.mapping的相關(guān)配置 ，就OK了。

Shark編譯

主要參考官方文檔：https://github.com/amplab/shark/wiki/Building-Shark-from-Source-Code。在下載版本的時(shí)候，一定要注意下載配套的源碼。我第一次編譯的時(shí)候用了shark-master的源碼，就編譯失敗了，因?yàn)樗蕾?lài)Spark-0.8版本，而這版本還未發(fā)布。應(yīng)該獲取branch-0.7下的版本，

[html]?view plaincopy

git?clone?https://github.com/amplab/shark.git?-b?branch-0.7?shark-0.7??

除了指定下SCALA_HOME和HIVE_HOME外，最好再指定下SPARK_HOME。最后sbt/sbt package，利用sbt進(jìn)行打包，需要蠻長(zhǎng)的時(shí)間。

我嘗試了依賴(lài)公司的hive包編譯，失敗了，報(bào)了77個(gè)error，原因是Shark的源碼里很多依賴(lài)于hive的接口，有些有，有些沒(méi)有，所以我又嘗試了依賴(lài)hive-0.9.0的包編譯，成功了，沒(méi)有報(bào)錯(cuò)。雖然我想嘗試編譯適合自己公司集群的shark失敗了，但是我還是完成了這條路的探索。目前我如果想使用Shark的話，只能自己部一套CDH的hadoop和hive了。哎。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的shark 安装的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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