Apache Kylin : Analytical Data Warehouse for Big Data
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2. 为避免 kylin 启动脚本 kylin.sh 中将 hadoop lib 目录下的所有 jar 包都加入 classpath,对 hadoop lib 下的 jar 包做整理和筛选,并将需要的 jar 包 copy 到 $SPARK_HOME/jars 目录下;目录下(仅当 $SPARK_HOME 路径为 $KYLIN_HOME/spark 时);
2. 继承 IHiveClient 接口实现 SparkHiveClient 类,使用 SparkSession 实现其中的方法;
3. 将 Kylin 4.0 中使用到原有 CLIHiveCLient/BeelineHiveClient 类的地方均替换为使用 SparkHiveClient 类;
5. 清理相关无用代码。
代码完成后,在 kylin4 支持的各个环境中进行兼容性测试,主要测试构建、查询和 load hive table。最终在以下环境通过测试:
Hadoop Distribution | Spark | Hadoop | Hive | Cluster Manager | Distributed Filesystem | Verified ? | Comment |
---|---|---|---|---|---|---|---|
CDH 5.7 | 2.4.7/3.1.1 | 2.6.0-cdh5.7.6 | 1.1.0-cdh5.7.6 | YARN | HDFS |
| 无需额外步骤 |
HDP 2.4 | 2.4.7 | 2.7.1.2.4.0.0-16 | 1.2.1000.2.4.0.0-16 | YARN | HDFS |
| 无需额外步骤 |
AWS EMR 5.33.0 | 2.4.7/3.1.1 | 2.10.1-amzn-1 | Hive 2.3.7-amzn-4 | YARN | HDFS/S3 |
| 无需额外步骤 |
CDH 6.2.0 | 2.4.7/3.1.1 | 3.0.0-cdh6.2.0 | 2.1.1-cdh6.2.0 | YARN | HDFS |
| 需要准备jar包放在指定目录:Deploy Kylin 4 on CDH 6 |
AWS EMR 6.3.0 | 3.1.1 | 3.2.1-amzn-3 | 3.1.2-amzn-4 | YARN | HDFS/S3 |
| 无需额外步骤 |
Apache | 3.1.1 | 3.2.0 | 2.3.9 | YARN, Standalone | S3 |
| http://kylin.apache.org/docs40/install/deploy_without_hadoop.html |
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