Hadoop的集群管理和资源分配,CDH Hadoop类别目录

CDH Hadoop种类目录:

CDH Hadoop体系目录:

Hadoop实战(3)_设想机搭建CDH的全遍布方式

Hadoop实战(3)_设想机搭建CDH的全分布形式

Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和财富分配

Hadoop实战(4)_Hadoop的集群管理和能源分配

Hadoop实战(5)_Hadoop的运转经验

Hadoop实战(5)_Hadoop的运转经验

Hadoop实战(8)_CDH添加Hive服务及Hive基础

Hive种类布局

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

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,发生最优实施布署。通过explain select
…查看实践计划。

Executor:施行最终转化的类(M牧马人job)。

Sqoop语法表明

Sqoop官方学习文档:

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

Sqoop import是相持于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

客户接口重要有四个:CLI, JDBC/ODBC和WebGUI。

CLI,即hive shell命令行,Command line。

JDBC/ODBC是Hive的JAVA,与运用守旧数据库JDBC的秘技临近。

WebGUI是通过浏览器访谈Hive,放任作用。

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

实行opt文件,无法传参,sqoop --options-file aa.opt-m,钦点map数,假如抽出的表数据量大,则调大map数。假如-m设置为5,5个线程,则在HDFS上发出5个公文。

把sqoop写到shell脚本的利润,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.

追加参数,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

增添参数后的警告,

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语法难点,

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

加上服务-Hive,Gateway空,Hive Metastore
Server选拔cdhmaster,HiveServer2选择cdhslave1。使用嵌入式数据库测验连接跳过。

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,钦赐要写入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,只怕报错。

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,增加hive服务跳过元数据库配置即这些驱动包也许会找不到。

案例三:写Hive分区表,so,salesorder

注意事项:

1、用什么样字段做分区?
创设时间,而不是last_modify_time

Q:
用创造时间抽出至hive分区,订单状态变化周期是45天,订单状态变化后,hive数据怎样联合?

hive不协助update,每一日抽取近15天的订单到Hive的个别分区里。Hive是做总括剖判,经常最关心是前日的景况。

# 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,发生叁个与源表同名的目录,如/user/root/so
    一旦sqoop import至hive成功,该目录会自动删掉。
  • 在进行的目录下产生多少个java文件,即opt转化的M奇骏 Job代码。
  • sqoop import中,无论hive表是哪些列分隔符,均能够活动相配。

Sqoop收取框架封装:

  • 建一个mysql配置表,配置须要收取的表及消息;
  • Java读取mysql配置表,动态生成opt文件;
  • Java中实践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,

先实行能源管理,Hive Metastore Server的Java商旅大小,200M。Hive
Server2的Java仓库大小,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数据库顾客,root。Hive
Metastore数据库密码,123456。自动成立和升高Hive
Metastore数据库架构,打勾。严俊的Hive Metastore架构验证,不打勾。

然后运维Hive服务,阅览Metastore
Server是或不是能连上mysql(实例点进去查看剧中人物的日志)。如若连不上,就反省grant访谈mysql的权杖。

[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;

源头必需是HDFS/Hive,指标关周全据库。

表so1的datelast_modify_time修改为varchar

长途元数据库

元数据库能够安装在其余节点上,客户端通过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 实施全体已安排的表收取。

Flow etl -task 1

Flow etl -task 1 2017-01-01

  • 读取mysql的extract_to_hdfsextract_db_info,根据安插消息生成.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是访谈mysql数据库的计划。

extract_db_info,收取的表来自的数据库的配置。

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

假定要在进行时发生日志,须求付出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,扩张布署--driver com.mysql.jdbc.Driver,重新打包上传。

学业能够对应做修改,如sh ./so.sh

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

Flow etl -task 1 $yestoday

您也许还想看

数码分析/数据开采/机器学习

Python数据发现与机械和工具学习_通讯信用危机评估实战(1)——读数据

Python数据发现与机械和工具学习_通讯信用风险评估实战(2)——数据预管理

Python数据开采与机械和工具学习_通讯信用危害评估实战(3)——特征工程

Python数据发现与机具学习_通讯信用危机评估实战(4)——模型练习与调优

爬虫

Python爬虫实战之爬取链家都柏林房价_01大约的单页爬虫

Python爬虫实战之爬取链家圣地亚哥房价_02把小爬虫变大

Python爬虫实战之爬取链家马尼拉房价_03存储

Python爬虫实战之爬取链家迈阿密房价_04链家的效仿登陆(记录)

搜狗词库爬虫(1):基础爬虫架商谈爬取词库分类

搜狗词库爬虫(2):基础爬虫框架的周转流程


微教徒人号「数据深入分析」,分享数据化学家的本人修养,既然遇见,不比一齐成年人。

澳门永利娱乐总站 1

多少分析

转发请注解:转发自微信民众号「数据解析」


Hive命令

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


里头表,又称托管表,drop后数据错过。

外表表:create external table tableName,drop表时数据不会删除。

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

私下认可分隔符,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,非数值型的漫天能够用string

澳门永利娱乐总站,Cli

hive -e “select …”

hive -f aa.sql

hive -e -i -i的法力是加载伊始化命令,譬喻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

波及DB的分区都以事先建好,一般都以通过有个别字段的界定,举个例子date。

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

把一个文本入到Hive表有第22中学艺术:

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常见字段重复,分区字段用起来和普通字段没不同。

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

  • 作业种类,sqoop用于关系db和hive/hdfs导入导出。
  • 数据文件,hive load命令,用于加载网站顾客作为数据。
  • 其它数据表,insert … select
  • 音信中间件,比方kafka离线花费写HDFS。

Q:drop后的表面表在怎么着职位?

A:外界表数据尚未去除,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


你恐怕还想看

多少剖析/数据发掘/机器学习

Python数据发掘与机械和工具学习_通讯信用危机评估实战(1)——读数据

Python数据开掘与机械和工具学习_通讯信用危害评估实战(2)——数据预管理

Python数据开采与机械和工具学习_通讯信用危害评估实战(3)——特征工程

Python数据开掘与机械和工具学习_通讯信用危机评估实战(4)——模型陶冶与调优

爬虫

Python爬虫实战之爬取链家都柏林房价_01轻松的单页爬虫

Python爬虫实战之爬取链家里斯本房价_02把小爬虫变大

Python爬虫实战之爬取链家华盛顿房价_03存储

Python爬虫实战之爬取链家新德里房价_04链家的效仿登陆(记录)

搜狗词库爬虫(1):基础爬虫架商谈爬取词库分类

搜狗词库爬虫(2):基础爬虫框架的周转流程


微信大伙儿号「数据分析」,分享数据地历史学家的本人修养,既然遇见,不及一齐成长。

多少分析

转发请注解:转发自微信公众号「数据分析」


相关文章