windows配置Spark连接远程集群

• • 本地Spark环境
  • python findspark
  • Spark代码配置

• 在使用Spark连接远程集群的过程中要依赖本地的Spark环境，也就是在Windows本地需要有Spark，我这里使用的是2.4的windows spark，如果使用的是CDH配置的Hive集群，那么记得要选择CDH可关联使用的Spark版本
• 由于需要连接到集群上的Spark环境，我们需要本地拥有线上的hdfs-site.xml放在本地的Spark目录中的conf文件夹中，CDH版本的配置文件可以在CM管理平台上查看，这一步很重要！！！

• 由于是windows系统，预期会出现找不到Spark环境的问题，那么可pip安装一个findspark的python包

pip install findspark

• 基础的Spark配置可以参考如下（其中SPARK HOME位置可自行变更为系统内对应Spark包位置即可）：
• hive.metastore.uris：元数据服务器的URI
• dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]：命名空间中所有NameNode的唯一标示名称。可以配置多个，使用逗号分隔。该名称是可以让DataNode知道每个集群的所有NameNode。当前，每个集群最多只能配置两个NameNode。在这里如果是自己配置，当然是知道nameservice ID的，如果不知道的话可以暂且去除该config，Spark读取过程中会显现出该nameservice ID

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/9/29 18:22
# @Author : Vic
# @Site :
# @File : main.py
# @Software: PyCharm
 
import findspark
from pyspark.sql import SparkSession
 
import os
 
findspark.init()
os.environ["SPARK_HOME"] = "D:\Spark"

def spark_connect():
    spark = SparkSession 
        .builder 
        .appName("my_app_name") 
        .config("hive.metastore.uris", "thrift://host:port") 
        .config("dfs.ha.namenodes.nameservices1", "host1,host2") 
        .enableHiveSupport() 
        .getOrCreate()
 
    spark.sparkContext.setLogLevel("Error")
 
    sql = "show databases"
    df = spark.sql(sql)
    df.show()
 
    return spark
 
 
if __name__ == '__main__':
    spark_connect()