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Hadoop 2.0 大家族（三）

目录

五、Hive

  Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，它起源于Facebook内部信息处理平台。Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，它起源于Facebook内部信息处理平台。

（一）Hive简介

1、Hive基本框架

  Hive包含Shell环境、元数据库、解析器和数据仓库等组件，其体系结构如图所示：

在这里插入图片描述
（1）用户接口：包括Hive Shell、Thrift客户端、Web接口。
（2）Thrift服务器：当Hive以服务器模式运行时，作为Thrift服务器，供客户端连接。
（3）元数据库：Hive元数据（如表信息）的集中存放地。
（4）解析器：将Hive语句翻译成MapReduce操作。
（5）Hadoop：底层分布式存储和计算引擎。

2、Hive语法

  Hive的SQL称为HiveQL，它与大部分的SQL语法兼容，但是并不完全类似SQL。

（1）数据类型

  基本类型：数值型、布尔型和字符串；
  复杂类型：ARRAY、MAP和STRUCT。

（2）操作和函数

  HiveQL操作符类似于SQL操作符，Hive提供了数理统计、字符串操作、条件操作等大量的内置函数，用户还可以自己编写函数。

（二）Hive入门

1、Hive部署

在这里插入图片描述
（1）内嵌模式

  此模式是安装时的默认部署模式，此时元数据存储在一个内存数据库Derby中，并且所有组件（如数据库、元数据服务）都运行在同一个进程内。这种模式下，一段时间内只支持一个活动用户。但这种模式配置简单，所需机器较少，限于集群规模，本节Hive部署即采用这种模式。

在这里插入图片描述
（2）本地模式

  此模式是Hive元数据服务依旧运行在Hive服务主进程中，但元数据存储在独立数据库中（可以是远程机器），当涉及元数据操作时，Hive服务中的元数据服务模块会通过JDBC和存储于DB里的元数据数据库交互。

在这里插入图片描述
（3）完全远程模式

  元数据服务以独立进程运行，并且元数据存储在一个独立的数据库里。

在这里插入图片描述
  下面讲解内嵌模式部署。

① 下载并安装Hive。

[root@iClient ~]# sudo yum install hive

② HDFS里新建Hive存储目录。

[root@iClient ~]# sudo –u hdfs hdfs dfs –mkdir /user/hive              #HDFS里新建Hive存储目录
[root@iClient ~]# sudo –u hdfs hdfs dfs –chmod –R 1777 /user/hive      #为目录设置适当权限

  只需上述两步就可以直接使用Hive了，当然，也可以使用jps命令查看Hive进程。

2、Hive接口

  Hive提供了强大的访问接口，从下图中即可看出Hive提供的诸多接口，此外也可以通过Hcatalog、Pig、BeeLine等访问Hive。

在这里插入图片描述
【例4】 按要求完成问题：
① 进入Hive命令行接口，获取Hive函数列表并单独查询count函数用法。
② 在Hive里新建member表，并将表6-6中的数据载入Hive里的member表中。
③ 查询member表中所有记录，查询member表中gender值为1的记录，查询member表中gender值为1且age为22的记录，统计member中男性和女性出现次数。
④ 试比较Pig中“单词计数”和“统计男女出现次数”的异同点。

解：

  问题①较为简单，参考下面两条命令即可，注意本题所有操作都在iClient上执行，为方便载入数据，本次使用root用户。

[root@iClient ~]# Hive                                                   #进入Hive命令行
hive>show functions;                                                     #获取Hhive所有函数列表
hive>describe function count;                                            #查看count函数用法

  对于问题②，我们首先为表准备数据，即在iClient目录“/root”下新建文件memberData并写入如下内容，注意记录间为换行符，字段间以Tab键分割。

201401 aa 0 21 e0 p3 m
201402 bb 1 22 e1 p2 l
201403 cc 1 22 e2 p1 m

  下面建表时将赋予各个字段合适的含义与类型，由于较为简单，请直接参考下面语句。

hive>show tables;                  #查看当前Hive仓库中所有表（以确定当前无member表）
hive>create table member(id int,name string,gender tinyint,age tinyint,edu string,prof string,income string)row format delimited fields terminated by '\t';            #使用合适字段与类型，新建member表
hive>show tables;                                  #再次查看，将显示member表
hive>load data local inpath '/root/memberData' into table member;      #将本地文件memberData载入HDFS
hive>select * from member;                                      #查看表中所有记录
hive>select * from member where gender=1;                       #查看表中gender值为1的记录
hive>select * from member where gender=1 AND age=23;            #查看表中gender值为1且age为23的记录
hive>select gender,count(*) from member group by gender;        #统计男女出现总次数
hive>drop table member;                                    #删除member表
hive>quit;                                                 #退出Hive命令行接口

  统计表中“男女出现次数”是一个常见的SQL操作，统计“单词个数”更像是处理互联网的单词热度之类的操作，两个其实没有可比性，这里只是强调，Hive将Hadoop抽象成为SQL类型的数据仓库。

六、Oozie

  Oozie起源于雅虎，主要用于管理与组织Hadoop工作流。Oozie的工作流必须是一个有向无环图，实际上Oozie就相当于Hadoop的一个客户端，当用户需要执行多个关联的MapReduce（MR）任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml，然后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。

（一）Oozie简介

在这里插入图片描述
  由于需要存储工作流信息，为提供高可靠性，确保任务配置不丢失，Oozie内部使用数据库来存储工作流相关信息，用户可以使用Oozie内嵌的Derby数据库，也可以使用MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库。

（二）Oozie入门

1、Oozie部署

  Oozie相当于Hadoop的一个客户端，因此集群中只有一台机器部署Oozie server端即可，由于可以有任意多个客户端连接Oozie，故每个客户端上都须部署Oozie client，本节选择在cMaster上部署Oozie server，在iClient上部署Oozie client。

（1）部署Oozie服务端

[root@cMaster ~]# sudo yum install oozie        #cMaster上以root权限执行，部署Oozie服务端

（2）部署Oozie客户端

[root@iClient ~]# sudo yum install oozie-client

（3）配置Oozie

  修改

/etc/oozie/conf/oozie-env.sh

中的

CATALINA_BASE

属性值，注释原值并指定新值，当此值指向oozie-server-0.20表明Oozie支持MRv1，指向oozie-server表示支持Yarn。注意cMaster、iClient都要配置，并保持一致。

#export CATALINA_BASE=/usr/lib/oozie/oozie-server-0.20
export CATALINA_BASE=/usr/lib/oozie/oozie-server

  在

/etc/hadoop/conf/core-site.xml

文档里

configuration

标签间加入如下内容。注意，6台机器都要更新这个配置，并且配置此属性后，一定要重启集群中所有Hadoop服务，此属性值才能生效。

<property><name>hadoop.proxyuser.oozie.groups</name><value>*</value></property>
<property><name>hadoop.proxyuser.oozie.hosts</name><value>*</value></property>

  下面是重启Hadoop集群的命令：

$ for x in `cd /etc/init.d ; ls hadoop-*` ; do service $x restart; done;        #除了iCleint外，其他机器都要执行

（4）创建Oozie数据库模式

[root@cMaster ~]#sudo -u oozie /usr/lib/oozie/bin/ooziedb.sh create –run            #仅cMaster执行

（5）配置Oozie Web页面

  Oozie的Web界面用到第三方包，但由于版权原因ext-2.2并未打包进Oozie，事实上开启Oozie server不需要开启Oozie Web界面，但如果想在开启Oozie server同时也开启Oozie Web界面，则必须下载

ext-2.2.zip

并将其解压到目录

/var/lib/oozie

下。

[root@cMaster ~]# cd /var/lib/oozie/
[root@cMaster oozie]# sudo -u oozie wget http://archive.cloudera.com/gplextras/misc/ext-2.2.zip
[root@cMaster oozie]# sudo -u oozie unzip ext-2.2.zip

（6）将Oozie常用Jar包导入HDFS

  这一步也是可选的，如果工作流里包含Pig或Hive脚本，必须将这些jar包导入HDFS。

[root@cMaster ~]# sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /user/oozie
[root@cMaster ~]# sudo -u hdfs hdfs dfs -chown oozie:oozie /user/oozie
[root@cMaster ~]# mkdir /tmp/ooziesharelib
[root@cMaster ~]# cd /tmp/ooziesharelib
[root@cMaster ~]# tar xzf /usr/lib/oozie/oozie-sharelib-yarn.tar.gz
[root@cMaster ~]# sudo -u oozie hdfs dfs -put share /user/oozie/share

（7）开启Oozie服务

[root@cMaster ~]# sudo service oozie start

（8）查看Oozie服务

  当成功部署并在cMaster上开启Oozie服务后，如果配置了

ext-2.2

，在iClient上的浏览器中打开“cmaster:11000”将显示Oozie Web界面，也可以使用下述命令查看Oozie工作状态。

[root@iClient ~]# oozie admin -oozie http://cMaster:11000/oozie -status

2、Oozie访问接口

  Oozie最常用的是命令行接口，它的Web接口只可以看到Oozie托管的任务，不可以配置作业。

【例5】 按要求完成问题：
① 进入Oozie客户端，查看常用命令。
② 运行Oozie MR示例程序。
③ 运行Oozie Pig、Hive等示例。
④ 编写workflow.xml，完成一次WordCount。
⑤ 编写workflow.xml，完成两次WordCount，且第一个WC的输出为第二个WC的输入。

解：

  对于问题①，在iClient上执行下述命令即可，用户可以是root或joe。

[root@iClient ~]# sudo -u joe oozie help         #查看所有Oozie命令

  对于问题②，首先解压Oozie示例jar包，接着修改示例配置中的地址信息，最后上传至集群执行即可，读者按下述流程执行即可。

[root@iClient ~]#cd /usr/share/doc/oozie-4.0.0+cdh5.0.0+54
[root@iClient oozie-4.0.0+cdh5.0.0+54 ~]# tar -zxvf oozie-examples.tar.gz

  编辑

examples/apps/map-reduce/job.properties

，将如下两行：

nameNode=hdfs://ocalhost:8020 
jobTracker=localhost:8021

  替换成集群现在配置的地址与端口：

nameNode=hdfs://cMaster:8020
jobTracker=cMaster:8032

  接着将

examples

上传至HDFS，使用Oozie命令执行即可：

[root@iClient oozie-4.0.0+cdh5.0.0+54]# sudo-u joe hdfs dfs -put examples examples
[root@iClient oozie-4.0.0+cdh5.0.0+54]# cd
[root@iClient ~]# sudo -u joe oozie job-oozie http://cMaster:11000/oozie -config /usr/share/doc/oozie-4.0.0+cdh5.0.0+54/examples/apps/map-reduce/job.properties -run

  问题③其实和是一样的，读者可按上述过程使用oozie执行Pig或Hive等的示例脚本。切记修改相应配置（如

examples/apps/pig/job.properties

）后，再上传至集群，执行时也要定位到相应路径（如

sudo -u joe oozie ……/apps/pig/joe.properties -run

）。

  对于问题④，可参考“

examples/apps/map-reduce/workflow.xml

”，其对应jar包在“

examples/apps/map-reduce/lib

”下，其下的

DemoMapper.class

和

DemoReducer.class

就是WordCount的代码，对应的源代码在“

examples/src

”下，可按如下步骤完成此问题。

（1）编辑文件“

examples/apps/map-reduce/workflow.xml

”，找到下述内容：

<property>
<name>mapred.mapper.class</name><value>org.apache.oozie.example.SampleMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name><value>org.apache.oozie.example.SampleReducer</value>
</property>

（2）将其替换成：

<property> 
    <name>mapred.mapper.classs</name><value>org.apache.oozie.example.DemoMapper</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reducer.class</name><value>org.apache.oozie.example.DemoReducer</value>
</property> 
<property><name>mapred.output.key.class</name><value>org.apache.hadoop.io.Text<value></property>
<property> 
    <name>mapred.output.value.class</name><value>org.apache.hadoop.io.IntWritable</value>
</property>

（3）接着将原来HDFS里

examples

文件删除，按问题②的解答，上传执行即可，这里只给出删除原

examples

的命令，上传和执行命令和问题②解答一样。

[root@iClient ~]# sudo -u joe hdfs dfs -rm -r-fexamples                  #删除HDFS原examples文件

  问题⑤是业务逻辑中最常遇到的情形，比如你的数据处理流是：“M1”→“R1”→ “Java1”→“Pig1”→“Hive1”→“M2”→“R2”→“Java2”，单独写出各类或脚本后，写出此逻辑对应的

workflow.xml

即可。限于篇幅，下面只给出

workflow.xml

框架， 请读者自行解决问题。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="map-reduce-wf"> 
    <start to="mr-node"/>
    <action name="mr-node">
        <map-reduce>第一个wordcount配置</map-reduce>
        <ok to="mr-wc2"/><error to="fail"/>
    </action>
    <action name="mr-wc2">
        <map-reduce>第二个wordcount配置</map-reduce>
        <ok to="end"/><error to="fail"/>
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Map/Reduce failed error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}] </message>
    </kill>
    <end name="end"/>
</workflow-app>
标签： hadoop 大数据 分布式
本文转载自: https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/139883111
版权归原作者 Francek Chen 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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