Spark连接Hadoop读取HDFS问题小结

Spark与Hadoop版本

我使用0.7.2的Spark版本,且是pre-built过的版本,支持的hadoop版本是hadoop1。在上能下载的预编译过的spark版本里,凡是预编译cdh4的压缩包,下载后解压会中断,文件本身有问题。我在google论坛上发帖说明了这个问题:。所以我现在使用预编译了1代hadoop的spark,来连接2代hadoop。按理说在编译spark的时候,通过改动SPARK_HOME/project/SparkBuild.scala,可以指定要支持的hadoop版本:

// Hadoop version to build against. For example, "0.20.2", "0.20.205.0", or
  // "1.0.4" for Apache releases, or "0.20.2-cdh3u5" for Cloudera Hadoop.
  val HADOOP_VERSION = "1.0.4"
  val HADOOP_MAJOR_VERSION = "1"

// For Hadoop 2 versions such as "2.0.0-mr1-cdh4.1.1", set the HADOOP_MAJOR_VERSION to "2"
  //val HADOOP_VERSION = "2.0.0-mr1-cdh4.1.1"
  //val HADOOP_MAJOR_VERSION = "2"

解决方案

1. 受了这个帖子的启发,替换了SPARK_HOME/lib_managed/jars下的hadoop-core-1.0.4.jar,换成了自己hadoop-client里hadoop/lib下的hadoop-2-core.jar包。

2. 在SPARK_HOME/conf下要添加hadoop的配置文件。我是添加了hadoop-site.xml和hadoop-default.xml两个配置文件。原因是,前者提供了连接的hdfs集群信息和账户密码;后者提供了下面这个配置:

<property>
  <name>fs.hdfs.impl</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>
  <description>The FileSystem for hdfs: uris.</description>
</property>

完成这两步后,进入./spark-shell,运行下

val file = sc.textFile("hdfs://xxx")
file.count()

能正常跑出结果的话就OK了。 

其他问题

这边再提供一个Unable to load native-hadoop library 和 Snappy native library not loaded的解决方案。这个问题主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件。具体是,spark-shell依赖的是scala,scala依赖的是JAVA_HOME下的jdk,libhadoop.so和libsnappy.so两个文件应该放到JAVA_HOME/jre/lib/amd64下面。要注意的是要知道真正依赖到的JAVA_HOME是哪一个,把两个.so放对地方。这两个so:libhadoop.so和libsnappy.so。前一个so可以在HADOOP_HOME下找到,比如hadoop\lib\native\Linux-amd64-64。第二个libsnappy.so需要下载一个snappy-1.1.0.tar.gz,然后./configure,make编译出来。snappy是google的一个压缩算法,在hadoop jira下https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-7206记录了这次集成。 

单替换了hadoop的core包后,可能还会出一些WARN或者ERROR的提示,主要牵扯到的是hadoop别的包的一些兼容啊,版本提升的问题。具体问题具体再解决吧。

(全文完) 

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