【第六站】测试本地项目连接虚拟机上的大数据集群

是阿威啊2025-12-25 11:06

我们准备在本地的idea的maven项目中测试连接上虚拟机上的大数据集群（hadoop、hive、spark）

一、本地host文件增加master主机的映射

hosts文件路径 在Windows系统中

hosts文件的默认路径为： C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

修改hosts文件的步骤

  1. 打开路径C:\Windows\System32\drivers\etc ，找到hosts文件。

  2. 右键文件，选择"属性"，在"安全"选项卡中修改权限为可编辑。

  3. 将hosts文件复制到桌面，用记事本或其他文本编辑器打开并修改内容。

  4. 保存修改后的文件，并将其替换回原路径。

二、本地浏览器查看web页面

hadoop：

spark：

如果确认服务已启动但是看不到页面，可以尝试开放端口

永久开放（需重载生效） sudo firewall-cmd --permanent --add-port=7077/tcp --zone=public

重载配置（使永久规则生效） sudo firewall-cmd --reload

二、设置maven项目的pom文件

注意maven项目要根据自己的hadoop、yarn、spark、hive版本引入相关依赖

XML 复制代码 
<!-- 统一版本管理 -->
<properties>
    <!-- 基础环境 -->
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>

    <!-- 核心依赖版本 -->
    <scala.version>2.12.17</scala.version>
    <scala.compat.version>2.12</scala.compat.version>
    <spark.version>3.4.1</spark.version>
    <hadoop.version>3.3.6</hadoop.version>
    <hive.version>3.1.2</hive.version>

    <!-- 其他依赖版本 -->
    <kafka.version>3.4.0</kafka.version> <!-- 与Spark 3.4.1兼容 -->
    <mysql-connector.version>8.0.33</mysql-connector.version>
    <log4j2.version>2.20.0</log4j2.version>
    <slf4j.version>1.7.36</slf4j.version>
    <commons-lang3.version>3.12.0</commons-lang3.version>

    <!-- 插件版本 -->
    <maven-compiler-plugin.version>3.10.1</maven-compiler-plugin.version>
    <scala-maven-plugin.version>4.8.1</scala-maven-plugin.version>
    <maven-shade-plugin.version>3.4.1</maven-shade-plugin.version>
</properties>

<!-- 依赖管理（子模块可直接引用，无需指定版本） -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <!-- Scala核心 -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Spark核心 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!-- 集群环境需排除内置Hadoop，本地测试可保留 -->
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!-- Spark SQL -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Spark Streaming -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Spark Kafka整合 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Spark Hive整合 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Hadoop核心 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <!-- Hive JDBC -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
            <version>${hive.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!-- MySQL驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>${mysql-connector.version}</version>
        </dependency>

        <!-- 日志框架 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
            <version>${log4j2.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>

        <!-- 测试依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.scalatest</groupId>
            <artifactId>scalatest_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>3.2.15</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-testing-base_${scala.compat.version}</artifactId>
            <version>3.4.1_1.4.0</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

三、编写测试代码

1、hadoop

Scala 复制代码 
package com.dw

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import java.net.URI



object HdfsTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 配置HDFS地址和虚拟机用户名
    val hdfsUri = "hdfs://master:8020" // 替换为虚拟机IP
    val userName = "hadoop" // 替换为虚拟机的Hadoop用户名（如hadoop）

    // 创建配置对象
    val conf = new Configuration()
    val fs = FileSystem.get(new URI(hdfsUri), conf, userName)

    // 测试创建目录
    val testDir = new Path("/test_scala")
    if (fs.exists(testDir)) {
      fs.delete(testDir, true) // 递归删除
    }
    val isCreated = fs.mkdirs(testDir)
    println(s"HDFS目录创建是否成功：$isCreated")

    // 关闭FileSystem
    fs.close()
  }
}

测试结果：

2、hive

Scala 复制代码 
package com.dw

import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet, Statement}

object HiveJdbcTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 加载Hive JDBC驱动
    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")

    // HiveServer2连接信息
    val url = "jdbc:hive2://master:10000/default" // 替换为虚拟机IP
    val user = "hadoop" // 虚拟机用户名
    val password = "123456" // Hive默认无密码

    // 建立连接
    val conn: Connection = DriverManager.getConnection(url, user, password)
    val stmt: Statement = conn.createStatement()

    try {
      // 创建测试表
      // 查询数据
      val rs: ResultSet = stmt.executeQuery("SELECT * FROM test_hive_scala")
      while (rs.next()) {
        val id = rs.getInt("id")
        val name = rs.getString("name")
        println(s"id: $id, name: $name")
      }
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      // 关闭资源
      stmt.close()
      conn.close()
    }
  }
}

测试结果：

3、spark

Scala 复制代码 
package com.dw


import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkStandaloneTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkStandaloneTest-Scala")
      .master("spark://master:7077") // 虚拟机Spark Master地址
      .config("spark.driver.host", "localhost") // 本地电脑的IP（关键）
      .config("spark.executor.memory", "512m")
      .enableHiveSupport() // 启用Hive支持
      .getOrCreate()

    // 读取Hive表数据
    spark.sql("SHOW DATABASES").show()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

测试结果：

四、idea中的hive连接引擎

idea自带的hive查询引擎：

就可以在客户端直接查询hivesql

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