本篇內(nèi)容主要講解“SPARK2與Phoenix整合的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“SPARK2與Phoenix整合的方法是什么”吧!
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| 操作系統(tǒng) | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) |
|---|---|
| Ambari | 2.6.x |
| HDP | 2.6.3.0 |
| Spark | 2.x |
| Phoenix | 4.10.0-HBase-1.2 |
HBase 安裝完成
Phoenix 已經(jīng)啟用，Ambari界面如下所示：
Spark 2安裝完成
步驟：
進(jìn)入 Ambari Spark2 配置界面
找到自定義 spark2-defaults并添加如下配置項：
重慶分公司
重慶分公司
spark.driver.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar
spark.executor.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar
如果配置了Yarn HA, 則需要修改 Yarn HA 配置，否則spark-submit提交任務(wù)會報如下錯誤：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: tried to access method org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider.getProxyInternal()Ljava/lang/Object; from class org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider
at org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.init(RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.java:75)
at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMFailoverProxyProvider(RMProxy.java:163)
at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMProxy(RMProxy.java:94)
at org.apache.hadoop.yarn.client.ClientRMProxy.createRMProxy(ClientRMProxy.java:72)
at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceStart(YarnClientImpl.java:187)
at org.apache.hadoop.service.AbstractService.start(AbstractService.java:193)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:153)
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)
at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173)
at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:509)
at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:922)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:914)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:914)
at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix$.main(SparkOnPhoenix.scala:13)
at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix.main(SparkOnPhoenix.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.i
修改Yarn HA配置：
將原來的配置:
yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider
改為現(xiàn)在的配置：
yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider
如果沒有配置 Yarn HA, 則不需要進(jìn)行此步配置
到此，相信大家對“SPARK2與Phoenix整合的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
