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如果你在 Hive 窗口里： 你只能通过 set hive.execution.engine=spark; 来让 Hive 借用 Spark 的速度，但这不叫跑 Spark SQL 作业，这叫“Hive 任务的 Spark 化”。
如果你想跑真正的 Spark SQL： 你应该退出 Hive 终端，使用 spark-sql 命令行或 spark-submit 提交脚本。此时，无论 Hive 内部引擎设置成什么（MR 还是 Tez），都不会影响 Spark SQL 的执行，因为 Spark SQL 只是把 Hive 当成一个“查地址的电话本（Metastore）”。

一句话总结： Hive 里的引擎设置只管 Hive 内部的活。想跑 Spark SQL，得直接找 Spark 领袖，不能找 Hive 翻译官。

我看到金山云数据湖平台有Hadoop集群，有Hive，执行引擎可能设置的是MapReduce，可以在平台上创建和运行SparkSQL作业，却没有看到Spark集群，所以才有上面的疑问。

这是一个非常敏锐的观察！在金山云或类似的公有云数据湖平台（如阿里云 EMR、腾讯云 EMAS 等）上，你之所以能看到“没有 Spark 集群却能跑 Spark SQL”的“奇观”，是因为云原生架构模糊了物理集群的边界。

以下是揭开这个疑问的三个关键层面：

1. 资源层：Spark 跑在 YARN 上（计算与资源分离）

你看到的“Hadoop 集群”其实是一个资源池。

真相： 在 Hadoop 环境中，只要 YARN（资源调度器）存在，就不一定需要一个“永久运行”的独立 Spark 集群（Standalone 模式）。
原理： 当你在平台上点击运行一个“Spark SQL 作业”时，平台会通过 spark-submit --master yarn 这种方式，临时向 YARN 申请资源。
结果： Spark 的 Executor（计算进程）会像临时的“租客”一样跑在 Hadoop 的服务器节点上，干完活就释放。所以你肉眼看不到一个常驻的“Spark 集群”，但计算确实是 Spark 完成的。

2. 元数据层：Hive Metastore 的共享

这是你能“在同一个界面看到 Hive 表也能跑 Spark SQL”的根本原因。

真相： Hive 和 Spark SQL 共用一套“账本”——Hive Metastore。
即使 Hive 执行引擎设置的是 MapReduce： * 这仅仅代表当你使用 Hive 的查询窗口（如 Beeline 或 Hue 的 Hive 模式）时，它会走传统的 MapReduce 路径。
- 但当你切换到平台的“Spark SQL”组件时，它是直接调用 Spark 的二进制包，通过地址簿找到 Hive 的表数据，在内存里进行计算。
- 这就像： 一本书（数据）放在图书馆里（HDFS），你可以选择用慢速老花镜（MapReduce）看，也可以选择用快速扫描仪（Spark）看。

3. 云平台层：Serverless 化与统一入口

云厂商（如金山云）为了简化用户操作，通常会做以下封装：

统一 SQL 引擎： 平台提供一个 SQL 提交界面，后台可能通过路由判断：如果是小任务走 Hive/MapReduce 以省资源；如果是大任务或复杂分析，则透明地调度 Spark 资源去跑。
虚拟化/容器化： 有些平台甚至不是把 Spark 跑在 YARN 上，而是跑在 K8s 容器里，但它依然能读取 HDFS 的数据。在前端页面上，这些细节都被屏蔽了，只给你留下了“Spark SQL”这个功能开关。

总结

你看到的现象其实是典型的现代大数据架构：

数据存 HDFS/对象存储。
元数据存 MySQL (Hive Metastore)。
资源由 YARN 统一管。
Hive 和 Spark 是两套并列的计算程序，它们互不干扰，但都听命于平台的调度。

所以，即便 Hive 设置引擎为 MapReduce，也不妨碍你使用 Spark 这种更先进的工具去“借调”同样的资源处理同样的数据。

如果没有Spark集群，那么如何执行‘spark-submit --master yarn’呢？

这是一个非常棒的深入问题！

你之所以感到困惑，是因为在传统观念里，“集群”通常指一套“常驻的、有固定服务器的服务”。但对于 Spark 来说，它有一种极其灵活的生存方式，被称为 “Spark on YARN”。

在没有独立 Spark 集群的情况下执行 spark-submit --master yarn，其背后的逻辑可以拆解为以下三点：

1. Spark 只是一个“客户端工具包”

在 Hadoop 环境中，Spark 并不需要像数据库那样 24 小时运行一个“Spark 服务”。它本质上是一堆 Jar 包和配置文件。

平台做法： 金山云或其他平台只需要在某台机器（甚至是一个容器）上解压一份 Spark 的安装包，设置好 HADOOP_CONF_DIR 指向 Hadoop 的配置，这台机器就成了 Spark 客户端。
执行瞬间： 当你点击“运行”时，平台在后台执行 spark-submit。这个命令会把 Spark 的核心代码和你的 SQL 逻辑打包，直接扔给 Hadoop 的 YARN。

2. YARN 是真正的“房东”

这里最核心的秘密是：YARN 能够动态地创建 Spark 环境。

申请资源：spark-submit 告诉 YARN 的 ResourceManager：“我需要一些资源来跑 Spark”。
分发“干粮”：Spark 客户端会将运行所需的 Spark 核心 Jar 包上传到 HDFS 的临时目录。
原地变身：YARN 接收到请求后，在它的 NodeManager 节点上启动 Container。这些 Container 会下载刚才上传的 Jar 包，加载到内存里。就在这一刻，这些 Hadoop 的节点临时“变身”成了 Spark 的 Executor。
人走茶凉：任务一旦算完，这些 Container 就会被销毁。刚才还是“Spark 集群”的服务器，瞬间又变回了普通的“Hadoop 节点”。

3. “隐身”的 Spark

所以，你“看不到” Spark 集群是正常的，因为：

没有常驻进程：它没有像 HDFS 那样有 DataNode，也没有像 Hive 那样有 HiveServer2 一直在那挂着。
按需存在：只有在任务运行的那几分钟里，Spark 才以“进程”的形式存在于 YARN 的资源池中。任务一停，它在物理上就消失了。

总结：逻辑上的 Spark vs 物理上的 Spark

维度	独立 Spark 集群 (Standalone)	Spark on YARN (云平台常用)
服务器	专门划拨几台机器给 Spark。	借用 Hadoop 的机器。
可见性	能看到 Master/Worker 长期进程。	平时看不见，只在 YARN 的 8088 页面能看到应用。
安装要求	每一台机器都要安装并启动 Spark 服务。	只要有一台机器有 Spark 客户端代码即可。
管理	你得自己管资源。	交给 YARN 统一管资源。

💡 如何验证？

下次你在平台上运行 Spark SQL 作业时，你可以打开 Hadoop 的 YARN UI 界面（通常端口是 8088）。你会发现：

在 Applications 列表里出现了一个类型为 SPARK 的任务。
点击进去看 Tracking UI，你会看到一个临时的、全功能的 Spark 监控界面。
一旦任务结束，这个界面也就打不开了。

所以，金山云平台其实是把“Spark 引擎”当作一个插件安装在了 Hadoop 客户端上。 这种“随用随建、用完即拆”的方式，正是云原生大数据平台的精髓所在。

金山云数据湖平台上除了可以跑SparkSQL作业，还可以跑DataX作业、Python作业、Shell作业，这些插件是怎么实现的？

在金山云数据湖平台（或是类似的云端调度平台，如阿里云 DataWorks、华为云数据治理中心）上，这种能够同时调度 SparkSQL、DataX、Python 和 Shell 的能力，核心是由一个**“分布式调度引擎 + 容器化/进程执行器”**的架构实现的。

这些作业本质上被平台视为不同的任务插件（Task Plugins）。以下是它们实现的三个关键技术层：

1. 任务建模与抽象（插件化架构）

平台将所有任务抽象成统一的生命周期：提交 -> 运行 -> 监控 -> 结果反馈。

针对不同的类型，平台底层有不同的执行器（Executor/Worker）：

SparkSQL 作业：
- 实现： 平台调用预装在执行节点上的 spark-submit 客户端。
- 机制： 将用户写的 SQL 封装成一个 Query 脚本，通过 spark-submit --master yarn 提交给 YARN。
DataX 作业：
- 实现： DataX 本身是一个基于 Java 的进程。
- 机制： 平台将用户在界面配置的源端、目标端参数生成一个 JSON 配置文件，然后调用 python datax.py job.json。这个进程通常直接运行在平台的调度节点（Worker）或临时容器中。
Python/Shell 作业：
- 实现： 平台直接调用宿主机的 /usr/bin/python 或 /bin/bash。
- 机制： 平台将用户写的脚本代码保存为临时文件（如 temp.py），然后通过系统命令拉起进程执行。

2. 资源隔离与环境管理（如何保证互不干扰？）

为了防止一个复杂的 Python 脚本耗尽整台服务器的内存，或者 DataX 抢占了 Spark 客户端的带宽，云平台通常采用以下两种方式之一：

方案 A：容器化隔离（云原生主流）

平台为每个任务动态启动一个 K8s Pod（或 Docker 容器）。
- 如果是 Python 任务，镜像里预装了 Python 环境和常用库（Pandas, NumPy）。
- 如果是 DataX 任务，镜像里预装了 JDK 和 DataX 包。
- 优点： 环境高度隔离，用户甚至可以自定义 Python 版本。
方案 B：Agent 代理执行（传统 Hadoop 做法）

在 Hadoop 的每个节点上跑一个 Agent (Worker)。
- Agent 接收到指令后，fork 出一个新的子进程来运行 Shell 或 Python。
- 平台通过 cgroups（Linux 内核功能）来限制这个子进程能使用的最大内存和 CPU。

3. 调度与编排逻辑（DAG 引擎）

这些插件如何串联起来（比如先跑 DataX 同步数据，再跑 SparkSQL 计算，最后跑 Shell 发通知）？

调度大脑： 平台后端通常运行着一个像 Apache DolphinScheduler、Airflow 或云厂商自研的 DAG 引擎。
任务分发： 调度引擎负责处理依赖关系。当轮到某个任务执行时，它根据任务类型标签，找到对应的“插件驱动程序”，把代码和参数发给有空闲资源的执行节点。

4. 总结对比：这些插件背后的真相

任务类型	执行位置	核心组件	依赖环境
SparkSQL	分布式 YARN 集群	Spark 客户端 + YARN	只要有 Spark Jar 包和配置
DataX	调度器所在的物理机/容器	Java 虚拟机 (JVM)	需要 JDK 和 DataX 源码包
Python	调度器所在的物理机/容器	Python 解释器	需预装常用 Python 库
Shell	调度器所在的物理机/容器	Bash/Sh 解释器	需 Linux 标准命令环境

为什么你在平台上感觉它们“在一起”？

这就是**数据湖平台“控制面”**的魔力：

统一元数据： 所有插件都能访问同一个 Hive Metastore，所以 DataX 同步进去的表，SparkSQL 立刻就能查到。
统一监控： 无论底层是跑在 YARN 上的 Spark，还是跑在本地进程里的 Python，它们的标准输出（stdout/stderr）都会被 Agent 捕获并实时传回网页显示给你看。

posted on 2025-12-24 23:27 ZhangZhihuiAAA 阅读(1) 评论(0) 收藏举报

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1. 核心区别：谁是“大脑”，谁是“躯干”？

场景 A：Hive on Spark (Hive 是大脑)

场景 B：Spark SQL (Spark 是大脑)

2. 为什么计算引擎设为 MapReduce 时跑不了 Spark SQL？

3. 三种常见的运行组合

4. 总结与建议