SparkSQL电商用户画像(三)之环境准备
五、 电商用户画像环境搭建
众所周知，Hive的执行任务是将hql语句转化为MapReduce来计算的，Hive的整体解决方案很不错，但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间，查询耗时太长。这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的，那么如果我们不生成MapReduce Job，而是生成Spark Job，就可以充分利用Spark的快速执行能力来缩短HiveHQL的响应时间。
本项目采用SparkSql与hive进行整合(spark on hive)，通过SparkSql读取hive中表的元数据，把HiveHQL底层采用MapReduce来处理任务,导致性能慢的特点，改为更加强大的Spark引擎来进行相应的分析处理，快速的为用户打上标签构建用户画像。
5.1 环境准备
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1、搭建hadoop集群
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2、安装hive构建数据仓库
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3、安装spark集群
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4、sparksql 整合hive
5.2 sparksql整合hive
Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。SparkSql整合hive就是获取hive表中的元数据信息，然后通过SparkSql来操作数据。
整合步骤：
① 需要将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放位置。
② 如果Hive的元数据存放在Mysql中，我们还需要准备好Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.35.jar
5.3 测试sparksql整合hive是否成功
先启动hadoop集群，在启动spark集群，确保启动成功之后执行命令：
/var/local/spark/bin/spark-sql --master spark://itcast01:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 4
指明master地址、每一个executor的内存大小、一共所需要的核数、
mysql数据库连接驱动。
执行成功后的界面：进入到spark-sql 客户端命令行界面
接下来就可以通过sql语句来操作数据库表：
查看当前有哪些数据库 —show databases;
看到以上结果，说明sparksql整合hive成功！
日志太多，我们可以修改spark的日志输出级别(conf/log4j.properties)
前方高能：
在spark2.0版本后由于出现了sparkSession，在初始化sqlContext的时候，会设置默认的spark.sql.warehouse.dir=spark-warehouse,
此时将hive与sparksql整合完成之后，在通过spark-sql脚本启动的时候，还是会在哪里启动spark-sql脚本，就会在当前目录下创建一个spark.sql.warehouse.dir为spark-warehouse的目录，存放由spark-sql创建数据库和创建表的数据信息，与之前hive的数据信息不是放在同一个路径下（可以互相访问）。但是此时spark-sql中表的数据在本地，不利于操作，也不安全。
所有在启动的时候需要加上这样一个参数：
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:9000/user/hive/warehouse
保证spark-sql启动时不在产生新的存放数据的目录，sparksql与hive最终使用的是hive同一存放数据的目录。
如果使用的是spark2.0之前的版本，由于没有sparkSession，不会有spark.sql.warehouse.dir配置项，不会出现上述问题。
最后的执行脚本；
spark-sql \ --master spark://node1:7077 \ --executor-memory 1g \ --total-executor-cores 2 \ --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:9000/user/hive/warehouse
