kyuubi 和spark区别

### 如何将Kyuubi集成到Spark #### Kyuubi简介 Kyuubi 是一个开源项目，旨在提供统一的SQL网关服务来访问Apache Spark集群。它支持多种客户端协议，如JDBC和ODBC，并能够管理多个用户的并发查询请求。 #### 安装依赖项 为了使Kyuubi能够在环境中正常工作并连接至Spark，在安装前需确认已正确部署好Java环境以及Hadoop生态系统的其他组件。对于具体版本兼容性问题，请参阅官方文档获取最新信息[^1]。 #### 下载与配置Kyuubi 可以从GitHub上克隆最新的源码或者下载预编译好的二进制包来进行安装。假设选择了后者，则解压文件后进入`conf`目录下编辑必要的属性文件： ```bash tar -zxvf kyuubi-server-${version}.tgz cd kyuubi-server-${version}/conf/ cp log4j.properties.template log4j.properties vi kyuuib-site.conf ``` 在此过程中要特别注意设置如下几个参数以便于后续操作： - `kyuubi.spark.home`: 指向本地安装的Spark路径。 - `spark.master`: 如果不是默认值(`local`)的话则指定YARN/Zookeeper等资源调度器地址。 - 还有其他的高级选项可以根据实际需求调整。 #### 启动Kyuubi Server 完成上述准备工作之后就可以启动服务器端程序了。这一步骤通常只需要简单执行脚本即可实现自动化加载所有必需的服务实例: ```bash bin/kyuubi.sh start ``` 此时应该可以在日志输出里看到类似下面的信息表明进程已经成功运行起来等待接收来自外部应用发起的新会话请求。 #### 使用Beeline测试连通性 最后可以通过Apache Hive自带工具——Beeline验证整个链路是否畅通无阻地建立了联系。打开终端窗口输入命令行形式建立远程交互式的CLI界面： ```sql beeline -u jdbc:hive2://localhost:10009/default;auth=noSasl !connect jdbc:hive2://localhost:10009/default username password ``` 如果一切顺利的话就能立即获得返回结果集证明二者之间确实实现了无缝对接。 #### 注意事项 当遇到推送失败提示“Can’t push refs to remote. Try running 'Pull' first...”，可能是因为Git仓库配置不当造成的冲突错误。可以尝试先拉取更新再提交更改以解决问题；另外也可以考虑把远端存储库转换成裸仓库存储模式从而绕过此限制[^3]。

<think>我们正在处理一个关于Kyuubi集成Spark组件的配置方法的问题。根据用户提供的引用内容，我们可以整理出以下关键信息： 1. 引用[1]提到了CDH5适配Spark3.0集成Kyuubi的详细教程，包括编译环境准备、环境安装、spark源码编译等步骤。 2. 引用[2]提到Kyuubi在引擎层面支持细粒度的安全特性（如行级和列级过滤），但部分特性还在研发中。 3. 引用[3]介绍了网易基于Kyuubi+Spark的内核优化与实践，强调Kyuubi作为高性能JDBC/ODBC服务器，为Spark SQL提供优化接口。 用户需求：Kyuubi集成Spark组件的配置方法。 由于Kyuubi本身是构建在Spark之上的，因此集成主要是配置Kyuubi以使用已有的Spark环境。以下步骤将指导完成基本配置： ### 步骤1: 环境准备 - 确保已安装Java（推荐JDK8或JDK11）和Spark（根据Kyuubi版本选择兼容的Spark版本，例如Kyuubi 1.6.0支持Spark 3.1.x/3.2.x/3.3.x）。 - 下载Kyuubi二进制包（从[Kyuubi官方仓库](https://github.com/apache/kyuubi)获取）并解压。 ### 步骤2: 配置Kyuubi Kyuubi的主要配置文件位于`$KYUUBI_HOME/conf`目录下，需要修改以下文件： 1. **kyuubi-env.sh**：设置环境变量，如JAVA_HOME、SPARK_HOME等。 ```bash export JAVA_HOME=/path/to/java export SPARK_HOME=/path/to/spark ``` 2. **kyuubi-defaults.conf**：设置Kyuubi服务器和Spark引擎的配置。 - 基本配置示例： ```properties # Kyuubi服务端口 kyuubi.frontend.bind.port=10009 # 使用Spark引擎 kyuubi.engine.type=SPARK_SQL # Spark主节点地址（根据集群模式配置） spark.master=yarn spark.submit.deployMode=client # 其他Spark配置，如executor内存、cores等 spark.executor.memory=4g spark.executor.cores=2 ``` - 如果需要集成Hive，配置Hive元存储： ```properties spark.sql.catalogImplementation=hive spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://hive-metastore-host:9083 ``` ### 步骤3: 启动Kyuubi服务 ```bash $KYUUBI_HOME/bin/kyuubi start ``` - 验证服务：使用`netstat -an | grep 10009`查看端口是否监听。 ### 步骤4: 使用JDBC连接测试 使用任意JDBC客户端（如Beeline）连接Kyuubi： ```bash beeline -u "jdbc:hive2://kyuubi-server-host:10009/" -n username ``` 连接成功后即可执行Spark SQL。 ### 注意事项 1. **版本兼容性**：确保Kyuubi版本与Spark版本兼容，具体请参考[Kyuubi官方文档](https://kyuubi.apache.org/docs/latest/)。 2. **集群模式**：在YARN集群上运行时，建议使用`client`模式部署（如上述配置），但需确保Kyuubi服务器节点有权限提交YARN应用。 3. **安全认证**：若集群启用Kerberos，需在`kyuubi-defaults.conf`中配置相关认证参数。 ### 参考配置优化 根据引用[3]中网易的实践，可考虑以下优化： - **动态资源分配**：在Spark配置中启用动态分配以提高资源利用率： ```properties spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 spark.dynamicAllocation.maxExecutors=100 ``` - **连接池优化**：Kyuubi支持会话级和引擎级连接池，合理配置`kyuubi.engine.idle.timeout`（引擎空闲超时时间）避免资源浪费。 ### 常见问题 - **Spark依赖冲突**：若遇到类冲突，可尝试在`kyuubi-defaults.conf`中设置`spark.driver.extraClassPath`和`spark.executor.extraClassPath`添加依赖包。 - **权限问题**：确保Kyuubi运行用户有权限读写HDFS和提交YARN任务。 §§相关问题§§ 1. Kyuubi与Spark集成时如何配置高可用？ 2. 如何监控Kyuubi服务的运行状态？ 3. Kyuubi支持哪些安全认证机制（如Kerberos）？</think>### Kyuubi 集成 Spark 组件配置方法 Kyuubi 作为 Spark 的 JDBC/ODBC 服务层，其核心是与 Spark 引擎深度集成。以下是标准配置流程（以 Spark 3.x + Kyuubi 1.7+ 为例）： --- #### **一、环境准备** 1. **基础依赖** - Java 8/11 - Spark 3.1+（需与 Kyuubi 版本兼容[^1]） - Hadoop/YARN 集群（已部署 Hive Metastore） 2. **下载资源** - Kyuubi 二进制包：[官网下载](https://kyuubi.apache.org/releases.html) ```bash wget https://downloads.apache.org/kyuubi/kyuubi-1.7.1/apache-kyuubi-1.7.1-bin.tgz tar -zxvf apache-kyuubi-1.7.1-bin.tgz ``` --- #### **二、关键配置** 编辑 `$KYUUBI_HOME/conf/kyuubi-defaults.conf`： ```properties # 绑定 Spark 引擎 kyuubi.engine.type = spark kyuubi.engine.spark.main.resource = /path/to/spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz # Spark 集群配置 spark.master = yarn spark.submit.deployMode = cluster # 生产建议用 cluster 模式 # Hive 集成 spark.sql.catalogImplementation = hive spark.hadoop.hive.metastore.uris = thrift://hive-metastore-host:9083 # 资源优化（示例） spark.executor.memory = 8g spark.executor.cores = 4 spark.dynamicAllocation.enabled = true ``` > **注**：若需细粒度安全控制（如行级过滤），启用 Kyuubi 数据安全扩展[^2]： > ```properties > kyuubi.extension.names = org.apache.kyuubi.plugin.lineage.LineageExtension > ``` --- #### **三、启动服务** ```bash # 启动 Kyuubi 服务 $KYUUBI_HOME/bin/kyuubi start # 验证服务状态 netstat -an | grep 10009 # 默认端口 10009 ``` --- #### **四、连接测试** 使用 Beeline 连接 Kyuubi： ```bash beeline -u "jdbc:hive2://kyuubi-server-host:10009/" \ -n username -p password ``` 执行 Spark SQL： ```sql SHOW DATABASES; -- 验证 Hive 元数据集成 SELECT * FROM sample_table LIMIT 10; -- 验证 Spark 执行 ``` --- #### **五、性能优化实践** 参考网易最佳实践[^3]： 1. **动态资源池**： ```properties spark.kyuubi.engine.share.level = CONNECTION # 会话级共享引擎 spark.kyuubi.session.engine.initialize.timeout = 300s ``` 2. **查询加速**：启用 Spark AQE 和 Kyuubi 缓存： ```properties spark.sql.adaptive.enabled = true kyuubi.operation.result.cache.enabled = true ``` --- #### **常见问题解决** - **依赖冲突**：在 `$KYUUBI_HOME/conf/spark-defaults.conf` 添加： ```properties spark.driver.extraClassPath = /path/to/hive-jdbc.jar spark.executor.extraClassPath = /path/to/hive-jdbc.jar ``` - **Kerberos 认证**：配置 `kyuubi-authentication` 模块并添加 JAAS 文件。 > 完整配置参考：[Kyuubi 官方文档](https://kyuubi.apache.org/docs/latest/deployment/settings.html)