Spark SQL ThriftServer

启动命令

默认情况下，Spark 日志目录 SPARK_LOG_DIR 指向 SPARK_HOME/logs，如因权限访问控制，可以通过显示设置环境变量 SPARK_LOG_DIR，将日志目录指向其它路径，如：

export SPARK_LOG_DIR=/tmp/spark_client_logs

启动

/data0/spark/spark-2.2.1-bin/sbin/start-thriftserver.sh --name spark_sql_thriftserver --master yarn --deploy-mode client --driver-cores 3 --driver-memory 3g --executor-cores 8 --executor-memory 20g --num-executors 30 --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000

其中，deploy-mode 用于指定部署模式，ThriftServer仅支持 client；hive.server2.thrift.port 用于指定实例端口。

终止命令

/data0/spark/spark-2.2.1-bin/sbin/stop-thriftserver.sh

Beeline

beeline> !connect jdbc:hive2://{HOSTNAME}:{PORT}
Connecting to jdbc:hive2://{HOSTNAME}:{PORT}
Enter username for jdbc:hive2://{HOSTNAME}:{PORT}:{USERNAME}
Enter password for jdbc:hive2://{HOSTNAME}:{PORT}:{PORT}

其中，{HOSTNAME} 为ThriftServer实例域名或IP地址， {PORT} 为ThriftServer实例端口，{USERNAME} 为用户名，{PASSWORD} 为密码。

公平调度

默认情况下，Spark应用内部的多个 Job 使用 FIFO 模式进行调度，可能导致多租户场景下计算时延较高，可以启用 FAIR 调度模式（公平调度），使多个 Job 的 Tasks 之间使用 round bobin（轮询）的方式分配资源。

使用公平调度模式需要经过以下2步：

1. 开启公平调度器；

--conf spark.scheduler.mode=FAIR

2. 配置若干个资源池（Pool），以及每个资源池的调度模式（schedulingMode，FIFO或FAIR）、权重（weight）和最小资源量（minShare）；

资源池需要使用单独的文件进行配置：

/usr/home/weibo_rd_dip/fairscheduler.xml

<allocations>
  <pool name="default">
    <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
    <weight>1</weight>
    <minShare>10</minShare>
  </pool>
  <pool name="pro">
    <schedulingMode>FIFO</schedulingMode>
    <weight>10</weight>
    <minShare>10</minShare>
  </pool>
</allocations>

fairscheduler.xml 配置两个资源池：default和pro。其中，

default

调度模式：FAIR，公平调度；
权重：1；
最小资源量：10，CPU 10 Cores；

pro

调度模式：FIFO，先进先出，排队；
权重：2，相较于default，可以使用2倍的资源；
最小资源量：10，CPU 10 Cores；

?
注意，公平调度器可以有多个资源池，且每个资源池使用不同的调度模式。

使用Beeline时，应用默认提交至default，可以使用如下命令切换资源池：

SET spark.sql.thriftserver.scheduler.pool=pro;

启动命令示例：

export SPARK_LOG_DIR=/tmp/spark_client_logs

/data0/spark/spark-2.2.1-bin/sbin/start-thriftserver.sh --name spark_sql_thriftserver --master yarn --deploy-mode client --driver-cores 180 --driver-memory 3g --executor-cores 8 --executor-memory 30g --num-executors 30 --hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 --conf spark.scheduler.mode=FAIR --conf spark.scheduler.allocation.file=/usr/home/weibo_rd_dip/fairscheduler.xml

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