总帖：CDH 6系列（CDH 6.0、CHD6.1等）安装和使用
1.电商用户画像环境搭建(SparkSql整合hive）
Hive 的执行任务是将 hql 语句转化为 MapReduce 来计算的，Hive 的整体解决方案很不错，但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间，查询耗时太长。
这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的，那么如果我们不生成MapReduceJob，而是生成 Spark Job，就可以充分利用 Spark 的快速执行能力来缩短 HiveHQL 的响应时间。
本项目采用 SparkSql 与 hive 进行整合，通过 SparkSql 读取 hive 中表的元数据，即使用select查询时，把 HiveHQL 底层采用 MapReduce 来处理任务,导致性能慢的特点，
改为更加强大的 Spark 引擎来进行相应的分析处理，快速的为用户打上标签构建用户画像。
在使用select时，会调用spark进行计算：
通过 SparkSql 读取 hive 中表的元数据，即使用select查询时，不生成MapReduceJob，而是生成 Spark Job，
就可以充分利用 Spark 的快速执行能力来缩短 HiveHQL 的响应时间
insert overwrite table 数据库名.表名 partition(分区字段名=分区字段值)
select
字段名1, 字段名2,
from_unixtime(unix_timestamp()) dw_date
from (select * from 数据库名.表名 where 分区字段名=分区字段值) a
join (select * from 数据库名.表名 where 分区字段名=分区字段值) b on a.字段名 = b.字段名;
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1.环境准备
1.需要搭建一个zk集群，并启动zk集群。每台机器都启动zookeeper（启动zookeeper 都必须执行 时间同步命令：ntpdate ntp6.aliyun.com）
cd /root/zookeeper/bin/
zkServer.sh start
查看集群状态、主从信息：
1.cd /root/zookeeper/bin/
2../zkServer.sh status # 查看状态：一个leader，两个follower
3.“follower跟随者”的打印结果：
JMX enabled by default
Using config: /root/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
4.“leader领导者”的打印结果：
JMX enabled by default
Using config: /root/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
5.jps命令：QuorumPeerMain
2.搭建 hadoop 集群：脚本一键启动(推荐)
如果配置了 etc/hadoop/slaves 和 ssh 免密登录，则可以使用程序脚本启动所有 Hadoop 两个集群的相关进程，在主节点所设定的机器上执行。
1.启动 hdfs 集群：
cd /root/hadoop/sbin
./start-dfs.sh
2.停止 hdfs 集群：
cd /root/hadoop/sbin
./stop-dfs.sh
3.搭建 hive 构建数据仓库
创建数据库 实际是在hdfs文件系统中 /user/hive/warehouse目录下 创建一个文件夹“数据库名.db”
1.连接 Hive：
cd /root/hive/bin
./hive 或 ./beeline -u jdbc:hive2://NODE1:10000 -n root
2.执行 show databases; 默认只有一个 数据库： default
3.创建新的数据库：create database [if not exists] 数据库名;
4.进入 http://192.168.25.100:50070 或 http://node1:50070
如果点击 user目录显示以下信息表示当前用户没有权限访问该目录，修改权限：hadoop fs -chmod -R 777 /user
5.进入 /user/hive/warehouse，即能看到所创建的 数据库(文件夹)：
6.数据库相关操作
1.创建数据库：create database [if not exists] 数据库名;
2.显示所有数据库：show databases;
3.删除数据库：(drop database 数据库名)
drop database [if exists] 数据库名 [restrict|cascade];
默认情况下，hive不允许删除含有表的数据库，要先将数据库中的表清空才能drop，否则会报错
restrict：默认是restrict，表示有限制的
cascade：加入cascade关键字，可以强制删除一个数据库
强制删除一个数据库：drop database if exists users cascade;
4.切换数据库：use 数据库名;
4.搭建 spark 集群：此处使用spark HA集群
1.在NODE1主节点上启动 start-all.sh 命令 启动 spark集群
cd /root/spark/sbin
./start-all.sh
2.然后在NODE2节点上 启动多一个 master节点（那么此时NODE1和NODE2都有master节点，并交由zookeeper来进行选举）
cd /root/spark/sbin
./start-master.sh
3.停止spark集群
在 上执行：cd /root/spark/sbin
./stop-all.sh
2.sparksql 整合 hive
Spark SQL 主要目的是使得用户可以在 Spark 上使用 SQL，其数据源既可以是 RDD，也可以是外部的数据源 （比如文本、 Hive、 Json 等）。
Spark SQL 的其中一个分支就是 Spark on Hive， 也就是使用 Hive 中 HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，
可以近似认为仅将物理执行计划从 MR 作业替换成了 Spark 作业。SparkSql 整合 hive就是获取 hive 表中的元数据信息，然后通过 SparkSql 来操作数据。
1.整合步骤：
1.需要将 /root/hive/conf/hive-site.xml 文件拷贝到 /root/spark/conf/ 目录下，这样就可以通过这个配置文件找到 Hive 的元数据以及数据存放位置。
hive-site.xml中：配置了hive的元数据对应存储的数据库
cp /root/hive/conf/hive-site.xml /root/spark/conf
scp /root/hive/conf/hive-site.xml NODE2:/root/spark/conf
scp /root/hive/conf/hive-site.xml NODE3:/root/spark/conf
2.如果 Hive 的元数据存放在 Mysql 中，我们还需要准备好 Mysql相关驱动，比如：mysql-connector-java-5.1.32.jar
因为spark和hive整合之后，任务都运行在spark引擎中，因此spark引擎需要MySQL建立连接来读取hive表的元数据信息，所以需要MySQL驱动
cp /root/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.32.jar /root/spark/jars
scp /root/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.32.jar NODE2:/root/spark/jars
scp /root/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.32.jar NODE3:/root/spark/jars
2.进入 spark-sql 客户端命令行界面出现的日志太多的话，可以修改 spark 的日志输出级别：配置为WARN级别的话，则可以把info信息都屏蔽掉不显示了
cd /root/spark/conf/
mv log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties
把 log4j.rootCategory=INFO, console 修改为 log4j.rootCategory=WARN, console
3.测试 sparksql 整合 hive 是否成功
1.先启动 hadoop 集群，再启动 spark 集群，确保启动成功之后执行命令。
1.如果使用的是 spark 2.0 之前的版本，启动命令是：指明 master 地址、每一个 executor 的内存大小、一共所需要的核数、mysql 数据库连接驱动
/root/spark/bin/spark-sql \
--master spark://NODE1:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 4 \
--driver-class-path /root/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.35.jar
2.如果使用的是 spark 2.0 之后的版本，启动命令是：需要指定表数据的hdfs存储路径，才能把spark-sql命令操作的数据库也存储到hdfs文件系统中
/root/spark/bin/spark-sql \
--master spark://NODE1:7077 \
--executor-memory 1g \
--total-executor-cores 4 \
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://NODE1:9000/user/hive/warehouse
2.执行成功后的界面：进入到 spark-sql 客户端命令行界面
3.接下来就可以通过 sql 语句来操作 MySQL数据库中的 hive 表的元数据信息。
查看当前 hive 有哪些数据库：show databases;
创建新的数据库：create database t_db;
使用该数据库：use t_db;
4.使用 /root/spark/bin/spark-sql 命令操作 hive数据库表 之后，便会在同样的当前 /root/spark/bin 目录下生成 spark-warehouse文件夹，
该文件夹用于存储“使用该命令所创建的”表和表数据的信息。
虽然此时 使用spark-sql命令存储数据的目录 和 使用hive命令存储数据的目录 并不是同一个目录，
但是均可以使用spark-sql命令和hive命令操作访问同一个hive数据库表数据，因为此时hive和spark共用同一份元数据库。
5.hive命令操作的数据库则在hdfs文件系统中，这是利于提交数据到spark集群中运行的。
而目前spark-sql命令操作的数据库仍然在本地文件系统下的 /root/spark/bin/spark-warehouse/数据库名/表名，
这是不利于提交数据到spark集群中运行的，此时仍然没有整合成功。
解决：要把spark-sql命令操作的数据库也存储到hdfs文件系统中。
