本篇内容主要讲解“SPARK2与Phoenix整合的方法是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“SPARK2与Phoenix整合的方法是什么”吧!
专注于为中小企业提供成都网站建设、成都网站制作服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业龙安免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上1000+企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
| 操作系统 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) |
|---|---|
| Ambari | 2.6.x |
| HDP | 2.6.3.0 |
| Spark | 2.x |
| Phoenix | 4.10.0-HBase-1.2 |
HBase 安装完成
Phoenix 已经启用，Ambari界面如下所示：
Spark 2安装完成
步骤：
进入 Ambari Spark2 配置界面
找到自定义 spark2-defaults并添加如下配置项：
spark.driver.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar
spark.executor.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar
如果配置了Yarn HA, 则需要修改 Yarn HA 配置，否则spark-submit提交任务会报如下错误：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: tried to access method org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider.getProxyInternal()Ljava/lang/Object; from class org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider
at org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.init(RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.java:75)
at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMFailoverProxyProvider(RMProxy.java:163)
at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMProxy(RMProxy.java:94)
at org.apache.hadoop.yarn.client.ClientRMProxy.createRMProxy(ClientRMProxy.java:72)
at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceStart(YarnClientImpl.java:187)
at org.apache.hadoop.service.AbstractService.start(AbstractService.java:193)
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:153)
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)
at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173)
at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:509)
at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:922)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:914)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:914)
at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix$.main(SparkOnPhoenix.scala:13)
at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix.main(SparkOnPhoenix.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.i
修改Yarn HA配置：
将原来的配置:
yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider
改为现在的配置：
yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider
如果没有配置 Yarn HA, 则不需要进行此步配置
到此，相信大家对“SPARK2与Phoenix整合的方法是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
