Ubuntu 14.04上编译Spark以支持Hive on Spark (1.4.0版)的实施教程

本文档是关于在Ubuntu 14.04操作系统环境下，针对Hive on Spark实施过程中遇到的问题进行的编译和配置指南。主要关注点在于如何解决Spark与Hive之间的jar包冲突，以确保Spark可以支持从Hive中读取数据。 首先，文章强调了在编译Spark时需要的环境设置，包括使用Maven作为构建工具，Scala语言（版本2.11.7），以及Hadoop 2.6作为基础框架。由于Spark对Scala的依赖，编译时网络连接是必需的，以便下载Scala的最新nightly版本。此外，作者推荐使用国内的Maven镜像以提高下载速度并减少网络延迟，这一步骤对于大规模的编译过程非常重要，可以显著缩短时间。 其次，文章建议选择较稳定的Spark版本1.4.0进行编译，因为可能存在Hive不兼容新版本Spark的情况，并且这个版本在社区中已经得到广泛验证。编译步骤包括下载源码、执行编译命令，最后生成编译后的结果文件。 安装阶段，编译好的Spark包会被复制到集群节点，并进行解压，然后配置环境变量SQOOP_HOME，确保bin目录被添加到系统的PATH中，这样所有节点都能访问Spark服务。 配置方面，涉及到的主要文件包括`conf/spark-env.sh`（用于环境变量配置）、`conf/spark-defaults.conf`（Spark默认配置）、`conf/slaves`（定义集群节点列表），以及`conf/log4j.properties`（用于调整日志级别）。启动集群服务通常通过`/sbin/start-all.sh`命令，如果启动失败，可能是编译或配置存在问题。 HiveOnSpark的集成是在Hive启动时自动检测Spark环境变量SPARK_HOME的，只要正确配置，Hive就能利用Spark的功能。启动后，可以通过webUI查看Spark Master的URL，这有助于监控和管理Spark集群。 最后，整个过程的运行环境依赖于Java 1.7、Hadoop 2.6和Hive 1.2.1。总结来说，本文提供了一个详细的步骤指导，帮助用户在特定环境中成功地将Hive与Spark集成，以满足大数据处理的需求。