系列文章目录

Hive3第一章：环境安装
Hive3第二章：简单交互
Hive3第三章：DML数据操作
Hive3第三章：DML数据操作(二)
Hive3第四章：分区表和分桶表
Hive3第五章：函数
Hive3第六章：更换引擎

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前言

这个博客主要是作为数仓项目的一次补充，主要是更换hive引擎，传统的MR引擎在hive2之后就不推荐了，我们这次更换spark引擎，使用hive on yarn。

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一、更换hive

通过官方的版本依赖，现在的hive是不支持spark3的，所以我们需要重新编译，可以使用idea打开源码，然后修改pom.xml中的spark和scala版本，考虑到各种问题，这里就不专门演示了。博主能力有限，没成功。具体文件可以去尚硅谷的线上问诊的离线数仓的项目里下载一个。

二、安装hive

先正常安装hive
hive安装

三、更换引擎

1.部署Spark纯净版

下载地址spark-3.3.1-bin-without-hadoop.tgz
上传并解压

2.修改配置文件

mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim /opt/module/spark/conf/spark-env.sh

最底下加一行。

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

source 一下

source /etc/profile.d/my_env.sh

vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf

spark.master                               yarn
spark.eventLog.enabled                   true
spark.eventLog.dir                        hdfs://hadoop102:8020/spark-history
spark.executor.memory                    1g
spark.driver.memory					     1g

vim /opt/module/hive/conf/hive-site.xml

<!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
<property>
    <name>spark.yarn.jars</name>
    <value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
</property>
  
<!--Hive执行引擎-->
<property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
</property>

3.HDFS创建目录

hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -mkdir /spark-history

4.上传jar包

hadoop fs -put /opt/module/spark/jars/* /spark-jars

5.hive测试

create table student(id int, name string);
insert into table student values(1,'abc');

由于第一次调用会调用spark的jar包，所以第一次时间会长一点。

再插入一条
insert into table student values(2,‘abcd’);

到此引擎更换完成。

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总结

hive更换引擎是数仓学习中很通用的，所以这里单拎出来简单说一下。