Integrar o Apache Zeppelin com o Hive Warehouse Connector no Azure HDInsight
Os clusters do HDInsight Spark incluem notebooks do Apache Zeppelin com interpretadores diferentes. Neste artigo, focamos apenas no interpretador Livy para acessar as tabelas Hive do Spark utilizando o Hive Warehouse Connector.
Observação
Este artigo contém referências a um termo que a Microsoft não usa mais. Quando o termo for removido do software, também o removeremos deste artigo.
Pré-requisito
Conclua as etapas da instalação do Hive Warehouse Connector.
Introdução
Use o comando ssh para se conectar ao cluster do Apache Spark. Edite o seguinte comando substituindo CLUSTERNAME pelo nome do cluster e insira o comando:
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
Em sua sessão ssh, execute o seguinte comando para anotar as versões de
hive-warehouse-connector-assembly
epyspark_hwc
:ls /usr/hdp/current/hive_warehouse_connector
Salve o resultado para uso posterior ao configurar o Apache Zeppelin.
Configurar o Livy
É necessário seguir as configurações para acessar tabelas do Hive do Zeppelin com o interpretador do Livy.
Cluster de Consulta Interativa
Em um navegador da Web, navegue para
https://LLAPCLUSTERNAME.azurehdinsight.net/#/main/services/HDFS/configs
, onde LLAPCLUSTERNAME é o nome do cluster de Consulta Interativa.Navegue até Site de núcleo personalizado>avançado. Selecione Adicionar propriedade... para adicionar as seguintes configurações:
Configuração Valor hadoop.proxyuser.livy.groups * hadoop.proxyuser.livy.hosts * Salve as alterações e reinicie todos os componentes afetados.
Cluster do Spark
Em um navegador da Web, navegue para
https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/#/main/services/SPARK2/configs
, onde CLUSTERNAME é o nome do cluster do Apache Spark.Expanda livy2-conf personalizado. Selecione Adicionar propriedade... para adicionar as seguintes configurações:
Configuração Valor livy.file.local-dir-whitelist /usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/ Salve as alterações e reinicie todos os componentes afetados.
Configurar o interpretador Livy na interface do usuário do Zeppelin (cluster do Spark)
Em um navegador da Web, navegue para
https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/zeppelin/#/interpreter
, ondeCLUSTERNAME
é o nome do cluster do Apache Spark.Navegue até o livy2.
Adicione as seguintes configurações:
Configuração Valor livy.spark.hadoop.hive.llap.daemon.service.hosts @llap0 livy.spark.security.credentials.hiveserver2.enabled true livy.spark.sql.hive.llap true livy.spark.yarn.security.credentials.hiveserver2.enabled true livy.superusers Livy, Zeppelin livy.spark.jars file:///usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/hive-warehouse-connector-assembly-VERSION.jar
.
Substitua VERSION pelo valor obtido de Introdução, anteriormente.livy.spark.submit.pyFiles file:///usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/pyspark_hwc-VERSION.zip
.
Substitua VERSION pelo valor obtido de Introdução, anteriormente.livy.spark.sql.hive.hiveserver2.jdbc.url Defina-o como a URL JDBC interativa do HiveServer2 do cluster de Consulta Interativa. spark.security.credentials.hiveserver2.enabled true Somente em clusters do ESP, adicione a seguinte configuração:
Configuração Valor livy.spark.sql.hive.hiveserver2.jdbc.url.principal hive/_HOST@<AAD-Domain>
Use o comando ssh para se conectar ao cluster Interactive Query. Procure o parâmetro
default_realm
no arquivo/etc/krb5.conf
. Substitua<AAD-DOMAIN>
por esse valor como uma cadeia de caracteres em maiúsculas; caso contrário, a credencial não poderá ser encontrada.
Salve as alterações e reinicie o interpretador do Livy.
Se o interpretador do Livy não estiver acessível, modifique o arquivo shiro.ini
presente no componente Zeppelin no Ambari. Para obter mais informações, consulte Configurar a segurança do Apache Zeppelin.
Executar consultas no Zeppelin
Inicie um notebook do Zeppelin usando o interpretador do Livy e execute o seguinte
%livy2
import com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession
import com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession._
import org.apache.spark.sql.SaveMode
# Initialize the hive context
val hive = HiveWarehouseSession.session(spark).build()
# Create a database
hive.createDatabase("hwc_db",true)
hive.setDatabase("hwc_db")
# Create a Hive table
hive.createTable("testers").ifNotExists().column("id", "bigint").column("name", "string").create()
val dataDF = Seq( (1, "foo"), (2, "bar"), (8, "john")).toDF("id", "name")
# Validate writes to the table
dataDF.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseConnector").mode("append").option("table", "hwc_db.testers").save()
# Validate reads
hive.executeQuery("select * from testers").show()