mr007网页版CDH Hadoop连串目录,CDH Hadoop体系目录

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Hadoop实战(3)_设想机搭建CDH的全布满情势

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Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和能源分配

Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和财富分配

Hadoop实战(5)_Hadoop的运营经验

Hadoop实战(5)_Hadoop的运维经验

Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务及Hive基础

Hive种类布局

Hive有2个服务端守护进度:Hiveserver2:支撑JDBC访谈,Thrift服务。MetaStore
Server:支撑访谈元数据库的服务。

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,产生最优试行安顿。通过explain select
…查看实践陈设。

Executor:试行最终转变的类(M奥迪Q5job)。

Sqoop语法表达

Sqoop官方学习文书档案:

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

Sqoop import是相对于HDFS来说,即从关周详据库import到HDFS上。

mysql的驱动包放到sqoop/lib下。

Hive客户接口

顾客接口首要有多少个:CLI, JDBC/ODBC和WebGUI。

CLI,即hive shell命令行,Command line。

JDBC/ODBC是Hive的JAVA,与使用传统数据库JDBC的点子临近。

WebGUI是经过浏览器访问Hive,屏弃效率。

案例风姿洒脱:把数据导入到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,不可能传参,sqoop --options-file aa.opt-m,钦赐map数,如果收取的表数据量大,则调大map数。借使-m设置为5,5个线程,则在HDFS上发生5个文本。

把sqoop写到shell脚本的好处,能够传参数。

#!/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,驱动难点

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.

日增参数,参照他事他说加以考察

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

充实参数后的警戒,

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语法难题,

Error: java.io.IOException: SQLException in nextKeyValue

去掉关键词列DESC,参考,

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

添加Hive服务

增加期服用务-Hive,Gateway空,Hive Metastore
Server选取cdhmaster,HiveServer2接收cdhslave1。使用嵌入式数据库测试连接跳过。

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,钦命要写入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;

字符集不科学的话,恐怕报错。

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分界面用,增添hive服务跳过元数据库配置即那些驱动包或然会找不到。

案例三:写Hive分区表,so,salesorder

注意事项:

1、用什么字段做分区?
创制时间,并不是last_modify_time

Q:
用成立时间收取至hive分区,订单状态变化周期是45天,订单状态变化后,hive数据如何共同?

hive不扶植update,每一日抽出近15天的订单到Hive的分级分区里。Hive是做总计解析,平日最关心是前几天的情事。

# 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:

  • 会在该客户HDFS的home目录下,产生贰个与源表同名的目录,如/user/root/so
    借使sqoop import至hive成功,该目录会自动删掉。
  • 在实行的目录下发生多个java文件,即opt转变的MKuga Job代码。
  • sqoop import中,无论hive表是什么样列分隔符,均能够自行相称。

Sqoop抽出框架封装:

  • 建二个mysql配置表,配置须要抽出的表及新闻;
  • Java读取mysql配置表,动态生成opt文件;
  • Java中施行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,

先实行能源处理,Hive Metastore Server的Java货仓大小,200M。Hive
Server2的Java仓库大小,200M。

Hive Metastore数据库,选取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数据库顾客,root。Hive
Metastore数据库密码,123456。自动创造和提高Hive
Metastore数据库架构,打勾。严酷的Hive Metastore架构验证,不打勾。

接下来运维Hive服务,阅览Metastore
Server是不是能连上mysql(实例点进去查看剧中人物的日记)。假使连不上,就反省grant访谈mysql的权力。

[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;

根源必需是HDFS/Hive,指标关全面据库。

表so1的datelast_modify_time修改为varchar

长间距元数据库

元数据库能够安装在任何节点上,客商端通过MetaStoreServer服务会见元数据库。

(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 施行全数已安插的表抽出。

Flow etl -task 1

Flow etl -task 1 2017-01-01

  • 读取mysql的extract_to_hdfsextract_db_info,依照布署消息生成.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是拜候mysql数据库的配置。

extract_db_info,收取的表来自的数据库的安顿。

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

设若要在实行时发出日志,须要开垦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,扩充布置--driver com.mysql.jdbc.Driver,重新打包上传。

作业能够对应做修改,如sh ./so.sh

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

Flow etl -task 1 $yestoday

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Hive命令

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


中间表,又称托管表,drop后数据错失。

表面表:create external table tableName,drop表时数据不会去除。

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

暗中认可分隔符,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,非数值型的方方面面能够用string

Cli

hive -e “select …”

hive -f aa.sql

hive -e -i -i的功用是加载初叶化命令,举个例子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

化解办法,用hdfs帐户施行

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

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

分区

论及DB的分区都以先行建好,平日都以通过有个别字段的界定,举例date。

Hive的分区是写多少进去的时候自动建的,分区表insert时必需内定分区。

把二个文件入到Hive表有第22中学方法:

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;

分区字段名不能够和经常字段重复,分区字段用起来和平时字段没分别。

动态分区

表1是日期分区,要求把表第11中学数量写入表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表数据的来自

  • 业务类别,sqoop用于关系db和hive/hdfs导入导出。
  • 数据文件,hive load命令,用于加载网址客户作为数据。
  • 别的数据表,insert … select
  • 音信中间件,比方kafka离线消费写HDFS。

Q:drop后的外表表在怎么样地点?

A:外界表数据还未去除,只是删除了表的元数据新闻,手工业把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官方文书档案:

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


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