[大数据]Java 连接 Spark Thrift Server/Hive Server总结

我的原创地址：https://dongkelun.com/2021/02/19/javaSparkThriftServer/

前言

总结Spark Thrift Server、Hive Server以及如何用Java连接

启动

hive server

hiveserver2
或
hive --service hiveserver2

默认端口是1000

spark thrift server

修改hive.server2.transport.mode为http(默认值为binary（TCP），可选值HTTP)
将hive-site.xml拷贝到spark conf 目录下，并添加

<property>
    <name>hive.server2.transport.mode</name>
    <value>http</value>
 </property>

启动命令（$SPARK_HOME/sbin）

start-thriftserver.sh       --端口默认值为10001
或
start-thriftserver.sh --hiveconf hive.server2.thrift.http.port=10002 --参数修改端口号
或
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2G --num-executors 25 --executor-cores 2 --driver-memory 16G --driver-cores 2 --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2 --name Thrift JDBC/ODBC Server spark-internal   --hiveconf hive.server2.thrift.http.port=10003 --start-thriftserver.sh实际上也是调用的类org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2

当hive.server2.transport.mode为http时，默认端口为10001，通过–hiveconf hive.server2.thrift.http.port修改端口号，当然hive.server2.transport.mode为默认值TCP 时，默认端口为10000，通过–hiveconf hive.server2.thrift.port修改端口号， 也就是默认端口号和是否为hive或者spark无关，这里为啥spark不选默认值，因为当为默认值时，虽然也能正常使用，但是spark server日志里会有异常，原因未知，待研究

Java 代码

pom 依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
            <version>2.3.7</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>

更新：2021-05-07
这里提一下依赖的版本问题，上面写的版本是我自己搭建的开源的hive和hadoop,所以版本可以很清楚的知道是多少，并且和spark版本是适配的。后来在连接hdp对应的hive和spark时，在版本对应关系上出现了问题，这里总结一下。首先提一下在连接Spark Thrift Server时，对版本适配要求比较高，而hive server对依赖的版本适配较低。
总结一下hdp如何对应版本，在ambari界面添加服务即可看到各个组件包括hive对应的版本信息，或者在命令行看一下jar包，比如hive-jdbc-3.1.0.3.1.0.0-78.jar，则代表hive本本为3.1.0，后面的是hdp的版本号，这样配置依赖连接Hive Server是没有问题的，而在连接Spark Server时发现了问题，报了版本不匹配的异常，比如spark/jars下的jar包为hive-jdbc-1.21.2.3.1.0.0-78.jar，那么hive-jdbc的版本应该为1.21.2可实际上没有这个版本的依赖，且即使用上面的3.1.0版本去连接Spark Sever一样版本不匹配，那么这种情况下该如何确定hive-jdbc的版本的？我用的是下面的方法：
首先确认Spark的版本为2.4.，然后我去github上查找对应的版本的spark源码的依赖，发现hive的版本号为1.2.1，
hadoop的版本号为2.6.5，那么最终hive-jdbc:1.2.1,hadoop-common:2.6.5，这样配置依赖就可以连接hdp下的spark thrift server了,且该版本的hive-jdbc一样可以连接hive server即上面说的hive server对依赖的版本适配较低。最后提一下，当hive-jdbc版本为3.1.0即3..*时，不用再另外添加hadoop-common的依赖即可连接hive server，因为hive-jdbc的包里已经包含了对应的依赖，即使同时添加也会依赖冲突的。
附：版本不匹配时的异常信息：

14:32:23.971 [main] ERROR org.apache.hive.jdbc.HiveConnection - Error opening session
org.apache.thrift.TApplicationException: Required field 'client_protocol' is unset! Struct:TOpenSessionReq(client_protocol:null, configuration:{set:hiveconf:hive.server2.thrift.resultset.default.fetch.size=1000, use:database=sjtt})
	at org.apache.thrift.TApplicationException.read(TApplicationException.java:111) ~[libthrift-0.9.3.jar:0.9.3]
	at org.apache.thrift.TServiceClient.receiveBase(TServiceClient.java:79) ~[libthrift-0.9.3.jar:0.9.3]
	at org.apache.hive.service.rpc.thrift.TCLIService$Client.recv_OpenSession(TCLIService.java:168) ~[hive-service-rpc-2.3.7.jar:2.3.7]
	at org.apache.hive.service.rpc.thrift.TCLIService$Client.OpenSession(TCLIService.java:155) ~[hive-service-rpc-2.3.7.jar:2.3.7]
	at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.openSession(HiveConnection.java:680) [hive-jdbc-2.3.7.jar:2.3.7]
	at org.apache.hive.jdbc.HiveConnection.<init>(HiveConnection.java:200) [hive-jdbc-2.3.7.jar:2.3.7]
	at org.apache.hive.jdbc.HiveDriver.connect(HiveDriver.java:107) [hive-jdbc-2.3.7.jar:2.3.7]
	at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:664) [?:1.8.0_161]
	at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:270) [?:1.8.0_161]
	at com.dkl.blog.SparkThriftServerDemoWithKerberos.jdbcDemo(SparkThriftServerDemoWithKerberos.java:41) [classes/:?]
	at com.dkl.blog.SparkThriftServerDemoWithKerberos.main(SparkThriftServerDemoWithKerberos.java:35) [classes/:?]

代码

package com.dkl.blog;

import java.sql.*;

/**
 * Created by dongkelun on 2021/2/5 17:07
 */
public class SparkThriftServerDemo {
    private static String HIVE_JDBC_URL = "jdbc:hive2://192.168.44.128:10000/default";
    private static final String SPARK_JDBC_URL = "jdbc:hive2://192.168.44.128:10001/default?hive.server2.transport.mode=http;hive.server2.thrift.http.path=cliservice";


    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        //----------------------------------connect hive----------------------------------//
        System.out.println("select from hive");
        jdbcDemo(HIVE_JDBC_URL);

        //------------------------------connect spark thrift server-----------------------//
        System.out.println("select from spark thrift server");
        jdbcDemo(SPARK_JDBC_URL);

    }

    public static void jdbcDemo(String jdbc_url) throws SQLException {
        Connection connection = null;
        try {
            connection = DriverManager.getConnection(jdbc_url);
            selectTable(connection);
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connection.close();
        }


    }

    public static void selectTable(Connection connection) {
        String sql = "select * from test limit 10";
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;
        try {
            stmt = connection.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery(sql);
            System.out.println("=====================================");
            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getString(1) + "," + rs.getString(2));
            }
            System.out.println("=====================================");
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            close(stmt);
            close(rs);
        }

    }


    /**
     * 关闭Statement
     *
     * @param stmt
     */
    private static void close(Statement stmt) {
        if (stmt != null) {
            try {
                stmt.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * 关闭ResultSet
     *
     * @param rs
     */
    private static void close(ResultSet rs) {
        if (rs != null) {
            try {
                rs.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

代码已上传到 github