Shark簡介、部署及編譯小結
Shark簡介
Shark即Hive on Spark，本質上是通過Hive的HQL解析，把HQL翻譯成Spark上的RDD操作，然后通過Hive的metadata獲取數據庫里的表信息，實際HDFS上的數據和文件，會由Shark獲取并放到Spark上運算。Shark的特點就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()這樣的API，把HQL得到的結果集，繼續在scala環境下運算，支持自己編寫簡單的機器學習或簡單分析處理函數，對HQL結果進一步分析計算。
Shark速度快的原因除了Spark平臺提供的基于內存迭代計算外，在設計上還存在對Spark上進行了一定的改造，主要有
- partial DAG execution：對join優化，調節并行粒度，因為Spark本身的寬依賴和窄依賴會影響并行計算和速度
- 基于列的壓縮和存儲：把HQL表數據按列存，每列是一個array，存在JVM上，避免了JVM GC低效，而壓縮和解壓相關的技術是Yahoo!提供的
其他特性和設計要點請參看論文Shark: SQL and Rich Analytics at scale
總結來說，Shark是一個插件式的東西，在我現有的Spark和Hive及hadoop-client之間，在這兩套都可用的情況下，Shark只要獲取Hive的配置（還有metastore和exec等關鍵包），Spark的路徑，Shark就能利用Hive和Spark，把HQL解析成RDD的轉換，把數據取到Spark上運算和分析。在SQL on Hadoop這塊，Shark有別于Impala，Stringer，而這些系統各有自己的設計思路，相對于對MR進行優化和改進的思路，Shark的思路更加簡單明了些。
Shark部署
Shark Wiki上發布了兩個主要版本，shark-0.7.0-hadoop1-bin.tgz和shark-0.7.0-hadoop2-bin.tgz。shark-0.7.0-hadoop1-bin.tgz適用于CDH3，shark-0.7.0-hadoop2-bin.tgz適用于CDH4，他們都使用hive-0.9.0進行了編譯，使用的Spark是0.7.2的。相對來說，hive的版本比較老，想要支持0.11.0這樣更新的版本的話需要自己重新編譯Shark。在github上，現在Shark的master分支已經開始支持未發布的Spark0.8版本，編譯注意的地方會在下一節講。
Shark的部署參看https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-on-a-Cluster和https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-Locally。首先要選擇適合自己Hadoop集群版本的shark-0.7.0-hadoopX-bin.tgz。
解壓出來的hive-0.9.0配置在shark-env.sh的HIVE_HOME，同時還可以額外指定HIVE_CONF的目錄，一般就指定自己已有的可以連接hadoop的hive conf目錄。其余的SPARK_MEM, SPARK_HOME, SCALA_HOME就不說了。
用bin/shark-withinfo啟動shark，可以看到INFO信息，shark首先啟動自己的CLI，然后會啟動Hive，再啟動Spark，之后就可以用HQL測試Shark可用與否。
在配置好各個HOME后，如果跑在common hadoop上，當你進行select這樣和HDFS數據打交道的操作時，會報如下的版本錯誤，
ERROR shark.SharkDriver: FAILED: Hive Internal Error: java.lang.RuntimeException(java.io.IOException: Failed on local exception: java.io.IOException: Response is null.; Host Details : local host is: "namenode.hadoop.game.yy.com/xxx.xxx.xx.xxx"; destination host is: "xxx.xxx.com":pppp;
具體見Shark Group的這個帖。目前，我嘗試了很多也沒有找到解決辦法，特別是像我用的hadoop-client還是公司自己改裝過的，相對的Hive的幾個主要jar包(hive-metastore-xx, hive-exec-xx)也被改動了，導致不但shark發布的包不能直接使用，連使用shark重新根據自己的hive編譯一遍都編譯不過。
最后再提醒幾個可能發生的常見錯誤。
1. HIVE_HOME/lib下要有jdbc驅動包，比如mysql-driver的jar包，否則會報錯。
2. HIVE_HOME/lib下的hive-metastore-xx.jar，可能太舊，不適應自己的hadoop集群，可以替換成自己的hive/lib下的metastore包，否則會報錯，HQL執行不成功。替換后至少在執行use db; show tables; 這樣的HQL沒有問題。
3. 有一個錯誤是：
java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMapping.getGroupForUser(Ljava/lang/String;)[Ljava/lang/String;后來我根據hadoop jira上的這個相似的問題https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9232，受到啟發，解決方案是對shark目錄下lib_manage/jars/org.apache.hadoop/hadoop-common內的jar包內的配置文件core-site.xml，去掉hadoop.security.group.mapping的相關配置，就OK了。
Shark編譯
主要參考官方文檔：https://github.com/amplab/shark/wiki/Building-Shark-from-Source-Code。在下載版本的時候，一定要注意下載配套的源碼。我第一次編譯的時候用了shark-master的源碼，就編譯失敗了，因為它依賴Spark-0.8版本，而這版本還未發布。應該獲取branch-0.7下的版本，
git clone https://github.com/amplab/shark.git -b branch-0.7 shark-0.7
除了指定下SCALA_HOME和HIVE_HOME外，最好再指定下SPARK_HOME。最后sbt/sbt package，利用sbt進行打包，需要蠻長的時間。
我嘗試了依賴公司的hive包編譯，失敗了，報了77個error，原因是Shark的源碼里很多依賴于hive的接口，有些有，有些沒有，所以我又嘗試了依賴hive-0.9.0的包編譯，成功了，沒有報錯。雖然我想嘗試編譯適合自己公司集群的shark失敗了，但是我還是完成了這條路的探索。目前我如果想使用Shark的話，只能自己部一套CDH的hadoop和hive了。哎。
（全文完）