Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

前言

HiveThriftServer2是Spark基于HiveServer2实现的多Session管理的Thrift服务,提供对Hive的集中式管理服务。HiveThriftServer2作为Yarn上的Application,目前只支持yarn-client模式——即Driver运行在本地,ApplicationMaster运行在NodeManager所管理的Container中。yarn-client模式相较于yarn-cluster模式,在Driver和ApplicationMaster之间引入了额外的通信,因而服务的稳定性较低。

为了能够提高HiveThriftServer2的可用性,打算部署两个或者多个HiveThriftServer2实例,最终确定了选择HA的解决方案。网上有关HiveThriftServer2的HA实现,主要借助了HAProxy、Nginx等提供的反向代理和负载均衡功能实现。这种方案有个问题,那就是用户提交的执行SQL请求与HiveThriftServer2之间的连接一旦断了,反向代理服务器并不会主动将请求重定向到其他节点上,用户必须再次发出请求,这时才会与其他HiveThriftServer2建立连接。这种方案,究其根本更像是负载均衡,无法保证SQL请求不丢失、重连、Master/Slave切换等机制。

为了解决以上问题,我选择了第三种方案。

由于HiveThriftServer2本身继承自 HiveServer2,所以 HiveServer2自带的HA方案也能够支持HiveThriftServer2。对于 HiveServer2自带的HA方案不熟悉的同学,可以百度一下,相关内容还是很多的。如果按照我的假设,就使用 HiveServer2自带的HA方案的话,你会发现我的假设是错误的——HiveThriftServer2居然不支持HA。这是为什么呢?请读者务必保持平常心,我们来一起研究研究。

注意:我这里的Spark版本是1.6.0,Hive版本是1.2.1。

HiveServer2的HA分析

我从网上找到了一副能够有效展示 HiveServer2的HA原理的图( 具体来源无从考证 )。

Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

这幅图片很直观的为我们介绍了 HiveServer2的HA架构。整个架构实际上围绕着ZooKeeper集群,利用 ZooKeeper提供的创建节点、检索子节点等功能来实现。那么 ZooKeeper的HA是如何实现的呢?让我们来进行源码分析吧。

HiveServer2本身是由Java语言开发,熟悉Java应用(如 Tomcat、Spark的Master和Worker、Yarn的ResourceManager和NodeManager等 )的同学应该知道,任何的Java应用必须要有一个main class。 HiveServer2这个Thrift服务的main class就是 HiveServer2类。 HiveServer2的main方法如代码清单1所示。

代码清单1 HiveServer2的main方法

public static void main(String[] args) {
    HiveConf.setLoadHiveServer2Config(true);
    try {
      ServerOptionsProcessor oproc = new ServerOptionsProcessor("hiveserver2");
      ServerOptionsProcessorResponse oprocResponse = oproc.parse(args);

      // 省略无关代码

      // Call the executor which will execute the appropriate command based on the parsed options
      oprocResponse.getServerOptionsExecutor().execute();
    } catch (LogInitializationException e) {
      LOG.error("Error initializing log: " + e.getMessage(), e);
      System.exit(-1);
    }
  }

上边代码中首先创建了ServerOptionsProcessor对象并对参数进行解析,parse方法解析完参数返回了oprocResponse对象(类型为ServerOptionsProcessorResponse)。然后调用 oprocResponse的
getServerOptionsExecutor方法得到的对象实际为
StartOptionExecutor。最后调用了
StartOptionExecutor的
execute方法。

StartOptionExecutor的实现见代码清单2。

代码清单2 StartOptionExecutor的实现

static class StartOptionExecutor implements ServerOptionsExecutor {
    @Override
    public void execute() {
      try {
        startHiveServer2();
      } catch (Throwable t) {
        LOG.fatal("Error starting HiveServer2", t);
        System.exit(-1);
      }
    }
  }

代码清单2看到, StartOptionExecutor的 execute方法实际调用了startHiveServer2方法, startHiveServer2方法中与HA相关的代码如下:

if (hiveConf.getBoolVar(ConfVars.HIVE_SERVER2_SUPPORT_DYNAMIC_SERVICE_DISCOVERY)) {
          server.addServerInstanceToZooKeeper(hiveConf);
        }

可以看到调用了
HiveServer2的addServerInstanceToZooKeeper方法。这个addServerInstanceToZooKeeper的作用就是在指定的 ZooKeeper集群上创建持久化的父节点作为HA的命名空间,并创建持久化的节点将 HiveServer2的实例信息保存到节点上( addServerInstanceToZooKeeper方法的实现细节留给感兴趣的同学,自行阅读ZooKeeper集群如何指定?HA的命名空间又是什么?大家先记着这两个问题,最后在配置的时候,再告诉大家。

HiveThriftServer2为何不支持 HiveServer2自带 的HA?

使用jps命令查看
HiveThriftServer2的进程信息,如图。

Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

从进程信息看到 HiveThriftServer2是作为Driver提交的。那么我们从 HiveThriftServer2的main方法开始分析。

HiveThriftServer2的main方法(见代码清单3)中创建了HiveServerServerOptionsProcessor对象,并调用了其process方法。

代码清单3 HiveThriftServer2的main方法

def main(args: Array[String]) {
    val optionsProcessor = new HiveServerServerOptionsProcessor("HiveThriftServer2")
    if (!optionsProcessor.process(args)) {
      System.exit(-1)
    }

    // 省略无关代码
      
  }

HiveServerServerOptionsProcessor的实现见代码清单4。

代码清单4 HiveServerServerOptionsProcessor的实现

private[apache] class HiveServerServerOptionsProcessor(serverName: String)
    extends ServerOptionsProcessor(serverName) {

  def process(args: Array[String]): Boolean = {
    // A parse failure automatically triggers a system exit
    val response = super.parse(args)
    val executor = response.getServerOptionsExecutor()
    // return true if the parsed option was to start the service
    executor.isInstanceOf[StartOptionExecutor]
  }
}


代码清单4看到, HiveServerServerOptionsProcessor继承了我们前文所说的 ServerOptionsProcessor,并增加了process方法。 process方法中调用了父类 ServerOptionsProcessor的parse方法解析参数,并得到 类型为 ServerOptionsProcessorResponse的response,之后调用了 response的 getServerOptionsExecutor方法得到对象executor( 实际类型为 StartOptionExecutor ), 最后只是判断 executor的类型是否是 StartOptionExecutor。

可以看到 HiveServerServerOptionsProcessor的process方法,自始至终都没有调用 StartOptionExecutor的 execute方法,从而也就无法完成向 ZooKeeper集群注册服务,所以 HiveThriftServer2没能支持HA。

HiveThriftServer2添加HA功能

由于HiveServer2的startHiveServer2方法是静态私有方法,所以HiveThriftServer2不能够直接调用。为了使得HiveThriftServer2能够调用,只能采用反射来实现。在HiveThriftServer2的main方法中添加反射调用addServerInstanceToZooKeeper方法的代码见代码清单5。

代码清单5 反射调用 addServerInstanceToZooKeeper方法

if (SparkSQLEnv.hiveContext.hiveconf.getBoolVar(ConfVars.HIVE_SERVER2_SUPPORT_DYNAMIC_SERVICE_DISCOVERY)) {
        val method = server.getClass.getSuperclass.getDeclaredMethod("addServerInstanceToZooKeeper", classOf[org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf])
        method.setAccessible(true)
        method.invoke(server, SparkSQLEnv.hiveContext.hiveconf)
      }

至此,我们的改造完成。

配置

既然通过修改源码, HiveThriftServer2已经采用了 HiveServer2的HA实现,所以就可以采用与 HiveServer2相同的配置。在hive-site.xml文件中添加以下配置:

<property>
  <name>hive.server2.support.dynamic.service.discovery</name>
  <value>true</value>
</property>
 
<property>
  <name>hive.server2.zookeeper.namespace</name>
  <value>hiveserver2_zk</value>
</property>
 
<property>
  <name>hive.zookeeper.quorum</name>
  <value>zkNode1:2181,zkNode2:2181,zkNode3:2181</value>
</property>
 
<property>
  <name>hive.zookeeper.client.port</name>
  <value>2181</value>
</property>

以上配置中,各个配置项的含义为:

  • hive.server2.zookeeper.namespace: HiveServer2注册到 ZooKeeper集群时,需要的命名空间。实际上,第一个有此配置的 HiveServer2实例将在 ZooKeeper集群的根节点下创建以命名空间为名称的持久化节点。
  • hive.server2.support.dynamic.service.discovery:是否开启 HiveServer2的动态服务发现。开启此配置后, HiveServer2将向 ZooKeeper集群的 命名空间节点下创建服务的信息节点。
  • hive.zookeeper.quorum: ZooKeeper集群的参与者列表。
  • hive.zookeeper.client.port: ZooKeeper集群开放给客户端使用的端口

测试

我们启动两个 HiveThriftServer2实例,然后打开 ZooKeeper客户端,就可以看到 ZooKeeper集群的根节点下名称为hiveserver2_zk的持久化节点,如下图所示。

Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

我们查看 hiveserver2_zk节点下已经注册的服务,如下图所示。

Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

使用beeline来测试,首先进入beeline,然后使用jdbc连接 HiveThriftServer2,如下图所示。

Spark1.6.0功能扩展——为HiveThriftServer2增加HA

通过jdbc连接时使用的jdbc URL的格式为:jdbc:hive2://<zookeeper quorum>/<dbName>;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace= hiveserver2_zk

在连接的过程中需要输入用户名、密码等信息。最终beeline会通过hive-jdbc从多个 HiveThriftServer2实例中 选择一个连接。

使用Java语言时,通过java jdbc也可以使用此 HiveThriftServer2实例,只不过需要的jdbc driver为org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。

功能扩展

通过 ZooKeeper集群的服务发现,我们实现的HA实际跟HAProxy、Nginx等提供的负载均衡功能没有太多区别。如果发生网络超时、连接断开、执行失败等情况时,我们的客户端程序也会失败。为了在发生以上异常时能够进行重连、重试、选择其他服务进行重连,这都需要客户端代码去实现。由于实现方式多种多样,所以这里就不具体罗列,只将我个人实现的HiveThriftHAHelper类的各个关键功能进行介绍:

  • init:从 jdbc URL中解析出必要的参数,例如 zookeeper quorum、 serviceDiscoveryMode、 zooKeeperNamespace等。
  • getServerHosts:从 ZooKeeper集群获取各个HiveThriftServer2实例的信息,并进行缓存。
  • selectHost:从 HiveThriftServer2实例中按照随机、轮询、Master/Slave等多种策略选择服务。
  • execute:选择服务、执行SQL、异常重试等。

这样我们在网络超时时可以进行重试、连接断开时选择其他节点进行重试、用户不必反复提交SQL、支持负载均衡、支持 Master/Slave等。

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原文 

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