Shc项目安装与使用指南

1. 项目目录结构及介绍

Shc，全称为Spark Hadoop Connect，是Hortonworks Spark社区开发的一个用于Spark与Hadoop Hive之间高效数据传输的开源项目。下面是该项目的基本目录结构及其简要说明：

shc/
├── LICENSE.txt             # 许可证文件
├── NOTICE.txt               # 注意事项文件
├── README.md                # 项目读我文件，包含快速入门和基本介绍
├── build.sbt                # SBT构建脚本，用于编译和管理项目依赖
├── project/                 # SBT项目配置文件夹，包含构建插件等
│   └── build.properties
├── core/                    # 核心源代码模块，实现Shc的主要功能
│   ├── src/
│   │   ├── main/
│   │   └── test/
├── examples/                # 示例应用程序，展示了如何使用Shc进行操作
│   ├── src/
│   │   ├── main/
│   │   └── scala/
├── docs/                    # 文档资料，可能包括API文档和额外的说明
├── scripts/                 # 可能包含一些启动或辅助脚本
└── ...                      # 其他潜在的子目录和文件

核心亮点：

• core 目录下的代码是项目的核心，实现了与Hive metastore交互的关键逻辑。
• examples 提供了如何整合并使用Shc到Spark作业中的实例。

2. 项目的启动文件介绍

Shc作为一个库，其“启动”更多指的是集成到Spark应用中去的过程，而非传统意义上的独立运行程序。因此，没有直接的启动文件，而是通过以下步骤在你的Spark应用中启用它：

• 添加依赖: 在你的Spark项目中，通过Maven或SBT添加Shc的依赖。
• 编写Spark应用: 在Scala或Python等语言中，导入Shc相关的包，初始化SparkSession，并使用Shc提供的功能来读写Hive数据。

例如，在SBT项目中，你会在build.sbt加入类似这样的依赖配置:

libraryDependencies += "com.hortonworks.spark" %% "spark-hive-shc" % "版本号"

随后在你的应用代码中使用Shc的功能，如读取Hive表：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ShcExample")
      .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive")
      .getOrCreate()

// 使用Shc读取Hive表示例
val df = spark.read.format("orc").load("hdfs://path/to/your/table")

3. 项目的配置文件介绍

Shc的配置主要通过Spark的配置以及特定于Shc的参数设定来完成。尽管不存在一个名为“shc.conf”的特定配置文件，但你可以在启动Spark应用时或在spark-defaults.conf中设置以下关键参数：

• Spark的通用配置：如spark.master, spark.app.name等。
• Shc特有配置：比如指定Thrift服务器地址（如果直接连接Hive Metastore）或配置 Kerberos认证等。这些通常是通过Spark的session配置动态添加的，例如：

spark.conf.set("spark.hadoop.hive.metastore.uris", "thrift://metastore_host:port")

对于更高级或定制化的配置需求，你可能需要调整Hadoop或Hive本身的配置文件（如core-site.xml, hive-site.xml），以确保Shc可以正确访问Hadoop集群和Hive元数据服务。

通过以上方式，你可以灵活配置和使用Shc以满足不同场景下的数据迁移和处理需求。