sparkSQL1.1入门之五：测试环境之搭建

前面介绍了sparkSQL的运行架构，后面将介绍sparkSQL的使用。在介绍sparkSQL的使用之前，我们需要搭建一个sparkSQL的测试环境。本次测试环境涉及到hadoop之HDFS、hive、spark以及相关的数据文件，相关的信息如下：

• hadoop版本为2.2.0
• hive版本为0.13
• spark版本为1.1.0-rc3
• MySQL版本为5.6.12
• 测试数据下载地点：http://pan.baidu.com/s/1eQCbT30#path=%252Fblog 中的sparkSQL_data.zip

测试环境示意图：

本测试环境是在一台物理机上搭建的，物理机的配置是16G内存，4核8线程CPU。hadoop1、hadoop2、hadoop3是vitual box虚拟机，构建hadoop集群和spark集群；物理机wyy作为客户端，编写代码和提交计算任务。总的测试环境配置如下：

以上hadoop220、spark、hive安装目录的用户属性都是hadoop（组别为hadoop），其他安装目录的用户属性是root:root。

测试环境搭建顺序

1：虚拟集群的搭建（hadoop1、hadoop2、hadoop3）

A：hadoop2.2.0集群搭建

参照博客hadoop2.2.0测试环境搭建

或者参看视频 http://pan.baidu.com/s/1qWqFY4c提取密码:xv4i

B：MySQL的安装

参照博客mysql5.6.12 for Linux安装

C：hive的安装

参照博客Hive 0.11.0 远程模式搭建

本测试中使用的hive0.13，和hive0.11的安装一样。

hive安装在hadoop3、hadoop2、wyy。其中hadoop3启动metastore serive；hadoop2、wyy配置uris后作为hive的客户端。

D：Spark1.1.0 Standalone集群搭建

参照博客 Spark1.0.0 on Standalone 模式部署

这里需要注意的是，本测试中使用的是spark1.1.0，部署包生成命令make-distribution.sh的参数发生了变化，spark1.1.0的make-distribution.sh使用格式：

./make-distribution.sh [--name] [--tgz] [--with-tachyon] <maven build options>

参数的含义：

--with-tachyon：是否支持内存文件系统Tachyon，不加此参数时为不支持。

--tgz：在根目录下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz，不加此参数是不生成tgz文件，只生成/dist目录。

--name NAME :和— tgz 结合可以生成 spark-$VERSION-bin-$NAME.tgz 的部署包,不加此参数时 NAME 为 hadoop 的版本号。

maven build options：使用maven编译时可以使用的配置选项，如使用-P、-D的选项

本次要生成基于hadoop2.2.0和yarn并集成hive、ganglia、asl的spark1.1.0部署包，可以使用命令：

./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive

最后生成部署包spark-1.1.0-bin-2.2.0.tgz，按照测试环境的规划进行安装。

2：客户端的搭建

客户端wyy采用的Ubuntu操作系统，而Spark虚拟集群采用的是CentOS，默认的java安装目录两个操作系统是不一样的，所以在Ubuntu下安装java的时候特意将java的安装路径改成和CentOS一样。不然的话，每次scp了虚拟集群的配置文件之后，要修改hadoop、spark运行配置文件中的JAVA_HOME。

客户端hadoop2.2.0、Spark1.1.0、hive0.13是直接从虚拟集群中scp出来的，放置在相同的目录下，拥有相同的用户属性。开发工具使用的IntelliJ IDEA，程序编译打包后复制到spark1.1.0的根目录/app/hadoop/spark110下，使用spark-submit提交虚拟机集群运行。

3：文件数据准备工作

启动hadoop2.2.0（只需要HDFS启动就可以了），然后将数据文件上传到对应的目录：

4：hive数据准备工作

在hive里定义一个数据库saledata，和三个表tblDate、tblStock、tblStockDetail，并装载数据，具体命令：

CREATE DATABASE SALEDATA;
use SALEDATA;

//Date.txt文件定义了日期的分类，将每天分别赋予所属的月份、星期、季度等属性
//日期，年月，年，月，日，周几，第几周，季度，旬、半月
CREATE TABLE tblDate(dateID string,theyearmonth string,theyear string,themonth string,thedate string,theweek string,theweeks string,thequot string,thetenday string,thehalfmonth string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//Stock.txt文件定义了订单表头
//订单号，交易位置，交易日期
CREATE TABLE tblStock(ordernumber string,locationid string,dateID string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//StockDetail.txt文件定义了订单明细
//订单号，行号，货品，数量，金额
CREATE TABLE tblStockDetail(ordernumber STRING,rownum int,itemid string,qty int,price int,amount int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ;

//装载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/Date.txt' INTO TABLE tblDate;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/Stock.txt' INTO TABLE tblStock;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/StockDetail.txt' INTO TABLE tblStockDetail;

最终在HDFS可以看到相关的数据：

5：开始享受sparkSQL之旅。。。

最近将在炼数成金开课Spark大数据快速计算平台（第三期），本资料为新课素材。