Hadoop实战(10)_Sqoop import与抽取框架封装。Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务和Hive基础。

CDH Hadoop系列目录:

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Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和资源分配

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Hadoop实战(5)_Hadoop的运维经验

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Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务及Hive基础

Hive体系布局

Hive有2单服务端守护进程:Hiveserver2:支撑JDBC访问,Thrift服务。MetaStore
Server:支撑访问元数据库的劳务。

Hadoop实战(9)_Hive进阶及UDF开发

Hive内核结构

Complier:编译器,编译hql语法。

Optimizer:优化hql代码,产生无限了不起执行计划。通过explain select
…查看执行计划。

Executor:执行最后转化的切近(MRjob)。

Sqoop语法说明

Sqoop官方学习文档:

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/sqoop-1.4.6-cdh5.9.0/

Sqoop import是相对于HDFS来讲,即从关系数据库import到HDFS上。

mysql的驱动包放到sqoop/lib下。

Hive用户接口

用户接口主要发生三单:CLI, JDBC/ODBC和WebGUI。

CLI,即hive shell命令行,Command line。

JDBC/ODBC是Hive的JAVA,与祭传统数据库JDBC的道接近。

WebGUI是经过浏览器访问Hive,废弃功能。

案例一:把数量导入到HDFS上

/root/project
mkdir sqoop_prj
cd sqoop_prj/
mkdir DBS
cd DBS/
touch DBS.opt

hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse/DBS
which sqoop

施行opt文件,不可知传参,sqoop --options-file aa.opt-m,指定map数,如果抽取的表数据量大,则调大map数。如果-m设置为5,5单线程,则在HDFS上产生5只文本。

管sqoop写及shell脚本的裨益,可以污染参数。

#!/bin/sh
. /etc/profile

hadoop fs -rmr /user/hive/warehouse/DBS



sqoop import  --connect "jdbc:mysql://cdhmaster:3306/hive"    \
--username root                                                          \
--password 123456                                                        \
-m    1                                                             \
--table  DBS                                                           \
--columns   "DB_ID,DESC,DB_LOCATION_URI,NAME,OWNER_NAME,OWNER_TYPE"         \
--target-dir  "/user/hive/warehouse/DBS"    

#--where "length(DESC)>0"                                               \                               
#--null-string ''

bug,驱动问题

ERROR manager.SqlManager: Error reading from database: java.sql.SQLException: Streaming result set com.mysql.jdbc.RowDataDynamic@3c1a42fa is still active. No statements may be issued when any streaming result sets are open and in use on a given connection. Ensure that you have called .close() on any active streaming result sets before attempting more queries.
java.sql.SQLException: Streaming result set com.mysql.jdbc.RowDataDynamic@3c1a42fa is still active. No statements may be issued when any streaming result sets are open and in use on a given connection. Ensure that you have called .close() on any active streaming result sets before attempting more queries.

多参数,参考

https://stackoverflow.com/questions/29162447/sqoop-import-issue-with-mysql

https://stackoverflow.com/questions/26375269/sqoop-error-manager-sqlmanager-error-reading-from-database-java-sql-sqlexcept

--driver com.mysql.jdbc.Driver

加参数后的告诫,

WARN sqoop.ConnFactory: Parameter --driver is set to an explicit driver however appropriate connection manager is not being set (via --connection-manager). Sqoop is going to fall back to org.apache.sqoop.manager.GenericJdbcManager. Please specify explicitly which connection manager should be used next time.

bug,sql语法问题,

Error: java.io.IOException: SQLException in nextKeyValue

失去丢关键词列DESC,参考,

https://community.cloudera.com/t5/Data-Ingestion-Integration/sqoop-throws-SQLException-in-nextKeyValue/m-p/42653

添加Hive服务

加上服务-Hive,Gateway空,Hive Metastore
Server选择cdhmaster,HiveServer2选择cdhslave1。使用嵌入式数据库测试连接跳了。

案例二:数据写Hive普通表(非分区表)

# mysql
create table test (id int, pdate date);
insert into test(id, pdate) values (1, '2017-11-05');
insert into test(id, pdate) values (2, '2017-11-06');
insert into test(id, pdate) values (3, '2017-11-05');
insert into test(id, pdate) values (4, '2017-11-06');

# hive
drop table if exists test;
create table test(id int, pdate string);

--hive-import,指定要写副hive表,该参数无value。

--hive-overwrite

--hive-table,test。

安装MySQL

yum list | grep mysql
yum install -y mysql-server
# 启动mysql服务
chkconfig --list | grep mysql
service mysqld start
chkconfig mysqld on
chkconfig --list | grep mysql
# 创建root管理员
mysqladmin -u root password 123456
# 登录mysql
mysql -u root -p
# 设置字符集,否则会造成转码问题
create database hive;
alter database hive character set latin1;
# 设置访问权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;

字符集莫得法的话,可能报错。

FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.thrift.transport.TTransportException null)
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask

MySQL驱动,把mysql的驱动mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar放在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/lib/下。

(可选)复制mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar/usr/share/cmf/lib/,供cm界面用,添加hive服务超过了长数据库配置即是让包或会见招来不交。

案例三:写Hive分区表,so,salesorder

注意事项:

1、用啊字段做分区?
始建时间,而非是last_modify_time

Q:
用创建时间抽取至hive分区,订单状态变化周期是45上,订单状态变化后,hive数据如何共同?

hive不支持update,每天抽取近15龙之订单到Hive的分别分区里。Hive是召开统计分析,通常最关切是昨天之景。

# cdhmaster
cd ~
mysql -uroot -p123456 < so.sql
ERROR 1046 (3D000) at line 3: No database selected

vi so.sql
use test;

mysql -uroot -p123456 < so.sql

# hive
CREATE TABLE so (
  order_id bigint,
  user_id bigint,
  order_amt double ,
  last_modify_time string
) partitioned by (date string);

Sqoop执行后,注意:

  • 会以该用户HDFS的home目录下,产生一个与源表同名的目,如/user/root/so
    假设sqoop import至hive成功,该目录会自动删掉。
  • 以实行之目下出一个java文件,即opt转化的MR Job代码。
  • sqoop import中,无论hive表是呀列分隔符,均可以自行匹配。

Sqoop抽取框架封装:

  • 打一个mysql配置表,配置需要抽取的表及信息;
  • Java读取mysql配置表,动态生成opt文件;
  • Java中实施Process类调本地系统命令—sqoop –options-file opt文件;

Sqoop-imp -task 1 “2015-04-21”

Sqoop-imp “2015-04-21”

Hive元数据库设置

进入cm的hive服务-配置中,

事先进行资源管理,Hive Metastore Server的Java堆栈大小,200M。Hive
Server2的Java堆栈大小,200M。

Hive Metastore数据库,选择MySQL。Hive Metastore数据库名称,hive。Hive
Metastore数据库主机,cdhmaster。Hive Metastore数据库端口,3306。Hive
Metastore数据库用户,root。Hive
Metastore数据库密码,123456。自动创建和晋升Hive
Metastore数据库架构,打勾。严格的Hive Metastore架构验证,不打勾。

下一场启动Hive服务,观察Metastore
Server是否能连上mysql(实例点进去查看角色的日记)。如果连不达标,就反省grant访问mysql的权位。

[main]: Failed initialising database.
Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://cdhmaster:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8, username = root. Terminating connection pool (set lazyInit to true if you expect to start your database after your app). Original Exception: ------
java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@'cdhmaster' (using password: YES)

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'cdhmaster' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;

Sqoop export

# mysql test
create table so1 as 
select * from so where 1=0;

源头必须是HDFS/Hive,目标关系数据库。

表so1的datelast_modify_time修改为varchar

远程首位数据库

首位数据库可装于任何节点上,客户端通过MetaStoreServer服务走访元数据库。

(Meta Store Client/Hive CLI)-MetaStore Server(thrift)-MySQL Server

属性 默认值
hive.metastore.local true false
hive.metastore.uris 如thrift://192.168.1.110:9083

Sqoop工具打包

Flow etl 执行有都布置的申抽取。

Flow etl -task 1

Flow etl -task 1 2017-01-01

  • 读取mysql的extract_to_hdfsextract_db_info,根据部署信息生成.opt文件。
  • 通过Java的Process类调Linux命令:sqoop --options-file opt文件

idea打包Flow.jar,'D:/Java/idea/IdeaProjects/Hive_Prj/src/META-INF/MANIFEST.MF' already exists in VFS,删掉文件夹META-INF

db.properties凡是看mysql数据库的布局。

extract_db_info,抽取的发明来的数据库的配置。

Flow.jar上传至/root/project/lib

/root/project/bin,创建Flow命令。

配置FLOW_HOME

vi /etc/profile

export FLOW_HOME=/root/project

source /etc/profile

配置db.properties

# FLOW_HOME
mkdir conf

vi db.properties

db.driver=com.mysql.jdbc.Driver
db.url=jdbc:mysql://cdhmaster:3306/test
db.user=root
db.password=123456

配置sqoop option目录sqoop/opts

# FLOW_HOME
mkdir -p sqoop/opts

一旦要于推行时发生日志,需要出jar时配置log4j。

ERROR manager.SqlManager: Error reading from database: java.sql.SQLException: Streaming result set com.mysql.jdbc.RowDataDynamic@310d117d is still active. No statements may be issued when any streaming result sets are open and in use on a given connection. Ensure that you have called .close() on any active streaming result sets before attempting more queries.
java.sql.SQLException: Streaming result set com.mysql.jdbc.RowDataDynamic@310d117d is still active. No statements may be issued when any streaming result sets are open and in use on a given connection. Ensure that you have called .close() on any active streaming result sets before attempting more queries.

HDFSExtract.java,增加部署--driver com.mysql.jdbc.Driver,重新包装上传。

学业可对应做修改,如sh ./so.sh

# /root/project/sqoop_prj/DBS
vi so.sh

Flow etl -task 1 $yestoday

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数解析

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Hive命令

show databases;
use default;
create table test(id int, name string);
desc test;


个中表,又如托管表,drop后数丢失。

表面表:create external table tableName,drop表时数未会见去除。

alter table set location '';
alter table add partition(date='') location '';

默认分隔符,列为\001,行为\n。

create external table page_view_stg
(userid bigint,
 url string,
 ip string comment 'IP Address of the User')
row format delimited fields terminated by '\t'
partitioned by (ds string, type string)
lines terminated by '\n'
stored as textfile
location '/user/hive/external/city';

字段类型

  • int
  • bigint,长整型
  • double,金额类
  • string,字符串,日期,非数值型的凡事得就此string

Cli

hive -e “select …”

hive -f aa.sql

hive -e -i -i的企图是加载初始化命令,比如UDF

create database dw location '/user/hive/dw';

FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Got exception: org.apache.hadoop.security.AccessControlException Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/hive":hive:hive:drwxrwxr-t

解决办法,用hdfs帐户执行

su - hdfs
hadoop fs -chmod 777 /user/hive

hive
use dw;
create table aa(name string);

分区

事关DB的分区都是优先修建好,一般都是通过某个字段的界定,比如date。

Hive的分区是描摹多少上的早晚自动建之,分区表insert时得指定分区。

将一个文本称到Hive表有2吃智:

方式1:通过load命令

方式2:首先hadoop fs -put至HDFS,然后alter location。

Hive的insert有2种,insert overwrite(覆盖),insert into(追加)。

create table track_log (
id                         string ,
url                        string ,
referer                    string ,
keyword                    string ,
type                       string ,
guid                       string ,
pageId                     string ,
moduleId                   string ,
linkId                     string ,
attachedInfo               string ,
sessionId                  string ,
trackerU                   string ,
trackerType                string ,
ip                         string ,
trackerSrc                 string ,
cookie                     string ,
orderCode                  string ,
trackTime                  string ,
endUserId                  string ,
firstLink                  string ,
sessionViewNo              string ,
productId                  string ,
curMerchantId              string ,
provinceId                 string ,
cityId                     string )  
PARTITIONED BY (date string,hour string)  
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

hive -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data/2015082818' OVERWRITE INTO TABLE track_log PARTITION (date='2015-08-28',hour='18');"

hive -e "LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/data/2015082819' OVERWRITE INTO TABLE track_log PARTITION (date='2015-08-28',hour='19');"

select date,count(url) as pv, count(distinct guid) as uv from track_log where date='2015-08-28' group by date;

分割区配段名无可知跟平凡字段重复,分区配段用起来和一般性字段没分。

动态分区

表明1凡是日期分区,需要将表1遇数写入表2(日期、小时分区)?

insert overwrite table table2 partition(date='', hour='00') 
select 
from table1 
 where hour(time)=0;

create table rpt_visit_daily_hour 
(
    pv bigint,
    uv bigint
) partitioned by (date string, hour string);

insert overwrite table rpt_visit_daily_hour partition (date='2015-08-28', hour) 
select count(url) as pv, 
count(distinct guid) as uv, 
hour 
from track_log 
where date='2015-08-28' group by date,hour;

Hive表数据的自

  • 事情系统,sqoop用于关系db和hive/hdfs导入导出。
  • 数据文件,hive load命令,用于加载网站用户作为数据。
  • 旁数据表,insert … select
  • 消息中间件,比如kafka离线消费写HDFS。

Q:drop后的外部表在啊岗位?

A:外部表数据尚未去除,只是去了表的状元数据信息,手工将HDFS目录映射到hive表分区:
hive -e “alter table tt add partition (date=”,hour=”) location
‘/user/hive/warehouse/track_log/date=2015-08-28/hour=18′”

Hive官方文档:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial


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