Spark LLAP库安装与使用指南

Spark LLAP库安装与使用指南

spark-llap项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-llap

一、项目目录结构及介绍

Apache Spark社区中的

spark-llap

项目位于https://github.com/hortonworks-spark/spark-llap.git，它提供了一种高效的方式从Hive使用LLAP（Live Long And Prosper）服务加载数据到Spark SQL的DataFrame中。虽然具体的目录结构在不同版本间可能会有所变化，但通常的开源项目结构大致如下：

• src: 包含了项目的源代码，分为main和test目录。 - main: 涵盖了主要的应用程序逻辑，包括Scala或Java源代码文件。 - scala: 存放Scala编写的业务逻辑代码。- java: 若有Java实现，则存放对应的Java代码。- test: 包含单元测试和集成测试代码。
• resources: 存放项目的配置文件，例如日志配置或特定环境所需的资源文件。
• docs: 可能包含项目的一些说明文档或者API文档。
• pom.xml 或 build.sbt: 依赖管理和构建脚本，这里是Maven或SBT项目的核心配置文件。
• README.md: 项目简介、快速入门等重要信息。

二、项目的启动文件介绍

对于

spark-llap

这样的库项目，通常没有一个直接的“启动文件”像传统的应用程序那样运行。使用场景主要是通过Spark应用集成这个库来间接启动功能。因此，关键不是启动单一文件，而是如何在你的Spark应用程序中引入并使用此库。这通常涉及添加依赖项到你的构建文件中（如Maven的pom.xml或SBT的build.sbt），然后在Spark作业中实例化相关类，比如

HiveWarehouseSession

，来进行操作。

引入依赖示例（假设是Maven项目）

在你的

pom.xml

中加入以下依赖（请注意版本号可能需更新以匹配最新稳定版）：

<dependency>
    <groupId>com.hortonworks.spark</groupId>
    <artifactId>spark-llap</artifactId>
    <version>1.0.0</version> <!-- 替换为实际版本 -->
</dependency>

三、项目的配置文件介绍

使用

spark-llap

时，有几个重要的Spark配置属性需要设置以确保能够正确连接到LLAP服务：

• spark.sql.hive.hiveserver2.jdbc.url: LLAP的Thrift JDBC URL，例如jdbc:hive2://localhost:10000。
• spark.datasource.hive.warehouse.load.staging.dir: 批量写入Hive时使用的临时目录，如/tmp。
• spark.hadoop.hive.llap.daemon.service.hosts: LLAP服务的主机名，例如@llap0。
• spark.hadoop.hive.zookeeper.quorum: LLAP使用的Zookeeper集群地址，如host1:2181,host2:2181,host3:2181。

这些配置可以通过

spark-defaults.conf

文件、命令行参数(

--conf

)或其他Spark配置方式设定。

在整合进Spark应用时，还需考虑安全性配置（如Kerberos认证）以及确保将该库的jar包通过

--jars

选项添加到Spark任务提交中，若为Python使用还需添加Python包。

请注意，实际的配置细节可能会随着版本更新而变化，务必参照最新的项目文档或其GitHub页面上的指引进行配置。

spark-llap项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-llap