访问Hive数据的几种骚姿势
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2020-12-23 01:19
关于Hive访问的几个名词
metadata ：hive元数据，即hive定义的表名，字段名，类型，分区，用户这些数据。一般存储关系型书库mysql中，在测试阶段也可以用hive内置Derby数据库。
metastore ：hivestore服务端。主要提供将DDL，DML等语句转换为MapReduce，提交到hdfs中。
hiveserver2：hive服务端。提供hive服务。客户端可以通过beeline，jdbc（即用java代码链接）等多种方式链接到hive。
beeline：hive客户端链接到hive的一个工具。可以理解成mysql的客户端。如：navite cat 等。
hive-cli是一个遗留工具，它有两个主要的使用场景。第一个是它作为Hadoop上SQL的重客户端，第二个是它作为hiveserver(也就是现在说的"HiveServer1")的命令行工具。但是自从hive1.0 开始hiveserver已被弃用并从代码库中删除，并被替换为HiveServer2因此第二个使用场景不再适用。对于第一个使用场景，Beeline提供或应该提供相同的功能，但实现方式与hivecli不同。
其它语言访问hive主要是通过hiveserver2服务，HiveServer2(HS2)是一种能使客户端执行Hive查询的服务。HiveServer2可以支持对 HiveServer2 的嵌入式和远程访问，支持多客户端并发和身份认证。旨在为开放API客户端（如JDBC和ODBC）提供更好的支持。
会启动一个hive服务端默认端口为：10000，可以通过beeline，jdbc，odbc的方式链接到hive。hiveserver2启动的时候会先检查有没有配置hive.metastore.uris，如果没有会先启动一个metastore服务，然后在启动hiveserver2。如果有配置hive.metastore.uris。会连接到远程的metastore服务。这种方式是最常用的。部署在图如下：
Python访问HivePython3访问hive需要安装的依赖有：
pip3 install thrift
pip3 install PyHive
pip3 install sasl
pip3 install thrift_sasl
这里有一个Python访问Hive的工具类：
# -*- coding:utf-8 -*-
from pyhive import hive
class HiveClient(object):
"""docstring for HiveClient"""
def __init__(self, host='hadoop-master',port=10000,username='hadoop',password='hadoop',database='hadoop',auth='LDAP'):
"""
create connection to hive server2
"""
self.conn = hive.Connection(host=host,
port=port,
username=username,
password=password,
database=database,
auth=auth)
def query(self, sql):
"""
query
"""
with self.conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql)
return cursor.fetchall()
def insert(self, sql):
"""
insert action
"""
with self.conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql)
# self.conn.commit()
# self.conn.rollback()
def close(self):
"""
close connection
"""
self.conn.close()
使用的时候，只需要导入，然后创建一个对象实例即可，传入sql调用query方法完成查询。
# 拿一个连接
hclient = hive.HiveClient()
# 执行查询操作
...
# 关闭连接
hclient.close()
注意：在insert插入方法中，我将self.conn.commit()和self.conn.rollback()即回滚注释了，这是传统关系型数据库才有的事务操作，Hive中是不支持的。
Java作为大数据的基础语言，连接hive自然是支持的很好的，这里介绍通过jdbc和mybatis两种方法连接hive。
1. Jdbc连接
java通过jdbc连接hiveserver，跟传统的jdbc连接mysql方法一样。
需要hive-jdbc依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.hivegroupId>
<artifactId>hive-jdbcartifactId>
<version>1.2.1version>
dependency>
代码跟连接mysql套路一样，都是使用的DriverManager.getConnection(url, username, password)：
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
@ToString
public class HiveConfigModel {
private String url = "jdbc:hive2://localhost:10000";
private String username = "hadoop";
private String password = "hadoop";
}
@Test
public void test(){
// 初始化配置
HiveConfigModel hiveConfigModel = ConfigureContext.getInstance("hive-config.properties")
.addClass(HiveConfigModel.class)
.getModelProperties(HiveConfigModel.class);
try {
Connection conn = DriverManager.getConnection(hiveConfigModel.getUrl(),
hiveConfigModel.getUsername(), hiveConfigModel.getPassword());
String sql = "show tables";
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql);
ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery();
List tables = new ArrayList<>();
while (rs.next()){
tables.add(rs.getString(1));
}
System.out.println(tables);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
在hive-jdbc-1.2.1.jar的META-INF下有个services目录，里面有个java.sql.Driver文件，内容是：
org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
java.sql.DriverManager使用spi实现了服务接口与服务实现分离以达到解耦，在这里jdbc的实现org.apache.hive.jdbc.HiveDriver根据java.sql.Driver提供的统一规范实现逻辑。客户端使用jdbc时不需要去改变代码，直接引入不同的spi接口服务即可。
DriverManager.getConnection(url, username, password)
这样即可拿到连接，前提是具体实现需要遵循相应的spi规范。
2. 整合mybatis
通常都会使用mybatis来做dao层访问数据库，访问hive也是类似的。
配置文件sqlConfig.xml：
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
<environments default="production">
<environment id="production">
<transactionManager type="JDBC"/>
<dataSource type="POOLED">
<property name="driver" value="org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"/>
<property name="url" value="jdbc:hive2://master:10000/default"/>
<property name="username" value="hadoop"/>
<property name="password" value="hadoop"/>
dataSource>
environment>
environments>
<mappers>
<mapper resource="mapper/hive/test/test.xml"/>
mappers>
configuration>
mapper代码省略，实现代码：
public classTestMapperImpl implements TestMapper {
private static SqlSessionFactory sqlSessionFactory = HiveSqlSessionFactory.getInstance().getSqlSessionFactory();
@Override
public int getTestCount(String dateTime) {
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
TestMapper testMapper = sqlSession.getMapper(TestMapper.class);
int count = testMapper.getTestCount(dateTime);
sqlSession.close();
return count;
}
}
3. 整合SpringBoot
公司内部各个部门人员是层次不齐的，不可能都会使用大数据分析后台，更不会写sql，这时候可以开发一套自助取数系统，通过页面操作即可获取相应的数据，这时候通常需要使用SpringBoot连接mysql和Hive生成报表。SpringBoot整合Hive这里整合了Druid连接池。
需要完成的任务
每个人都可以在
web页面写sql，完成Hive查询任务；查询数据量不能太大，不要超过60天数据量（那将是灾难）；
提交查询任务后，获取
yarn的资源情况，如果紧张，则拒绝；后台将异常，以及拒绝服务的原因通过抛出异常，反馈信息给前台页面；
如果前面有人查过了会将结果存入
mysql，第二个人查询，无需再查询Hive，只需要从mysql里面取；
1) 需要的依赖
为了节省篇幅，这里给出hiveserver2方式连接hive主要的maven依赖，父工程springboot依赖省略。
<properties>
<hadoop.version>2.6.5hadoop.version>
<mybatis.version>3.2.7mybatis.version>
properties>
<dependency>
<groupId>org.mybatisgroupId>
<artifactId>mybatisartifactId>
<version>${mybatis.version}version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-commonartifactId>
<version>${hadoop.version}version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hivegroupId>
<artifactId>hive-jdbcartifactId>
<version>1.2.1version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.jsoupgroupId>
<artifactId>jsoupartifactId>
<version>1.8.3version>
dependency>
2）application-test.yml文件：
# Spring配置
spring:
# 数据源配置
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
druid:
# 主库数据源
master:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
username: root
password: root
# 从库数据源
slave:
# 从数据源开关/默认关闭
enabled: true
url: jdbc:mysql://localhost:3306/test2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
username: root
password: root
# 从库数据源2
# ...省略...
# hive数据源
slave3:
# 从数据源开关/默认关闭
enabled: true
driverClassName: org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
url: jdbc:hive2://master:10000/default
username: hive
password: hive
# 初始连接数
initialSize: 5
# 最小连接池数量
minIdle: 10
# 最大连接池数量
maxActive: 20
# 配置获取连接等待超时的时间
maxWait: 60000
# 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
# 配置一个连接在池中最大生存的时间，单位是毫秒
maxEvictableIdleTimeMillis: 900000
这里数据源配置了mysql和Hive，默认情况下是使用主库master数据源，是访问mysql的，使用的时候只需要在mapper层进行切换即可。
代码实现跟其它程序一样，都是mapper、service、controller层，套路一模一样。一共设置了实时和离线两个yarn资源队列，由于其它部门人使用可能存在队列压力过大的情况，需要对数据量按照每次查询的数据范围不超过60天来限制，和此时集群使用资源不能大于55%，这里重点说明一下controller层对数据量的预防。
实体类UserModel：
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
@ToString
public class UserModel extends BaseEntity{
private String userId;
private Integer count;
}
3) 集群资源使用率不大于55%
因为很多业务查询逻辑controller都要用到数据量防御过大的问题，这里使用了被Spring切面关联的注解来标识controller。
定义切面YarnResourceAspect，并且关联注解@YarnResource
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface YarnResource {
}
@Aspect
@Component
public class YarnResourceAspect {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(YarnResourceAspect.class);
/**
* 配置切入点
*/
@Pointcut("@annotation(com.ruoyi.common.annotation.YarnResource)")
public void yarnResourcdPointCut(){
}
/**
* 检查yarn的资源是否可用
*/
@Before("yarnResourcdPointCut()")
public void before(){
log.info("************************************检查yarn的资源是否可用*******************************");
// yarn资源紧张
if(!YarnClient.yarnResourceOk()){
throw new InvalidStatusException();
}
}
}
4) 获取yarn的资源使用数据：
因为提交任务的时间是不定的，我们需要根据用户提交时候的yarn资源状态来判断当前是否能执行Hive查询，以免影响线上任务。
@Slf4j
public class YarnClient {
/**
* yarn资源不能超过多少
*/
private static final int YARN_RESOURCE = 55;
/**
*
* @return true : 表示资源正常， false: 资源紧张
*/
public static boolean yarnResourceOk() {
try {
URL url = new URL("http://master:8088/cluster/scheduler");
HttpURLConnection conn = null;
conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setRequestMethod("GET");
conn.setUseCaches(false);
// 请求超时5秒
conn.setConnectTimeout(5000);
// 设置HTTP头:
conn.setRequestProperty("Accept", "*/*");
conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36");
// 连接并发送HTTP请求:
conn.connect();
// 判断HTTP响应是否200:
if (conn.getResponseCode() != 200) {
throw new RuntimeException("bad response");
}
// 获取所有响应Header:
Map> map = conn.getHeaderFields();
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println(key + ": " + map.get(key));
}
// 获取响应内容:
InputStream input = conn.getInputStream();
byte[] datas = null;
try {
// 从输入流中读取数据
datas = readInputStream(input);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
String result = new String(datas, "UTF-8");// 将二进制流转为String
Document document = Jsoup.parse(result);
Elements elements = document.getElementsByClass("qstats");
String[] ratios = elements.text().split("used");
return Double.valueOf(ratios[3].replace("%", "")) < YARN_RESOURCE;
} catch (IOException e) {
log.error("yarn资源获取失败");
}
return false;
}
private static byte[] readInputStream(InputStream inStream) throws Exception {
ByteArrayOutputStream outStream = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int len = 0;
while ((len = inStream.read(buffer)) != -1) {
outStream.write(buffer, 0, len);
}
byte[] data = outStream.toByteArray();
outStream.close();
inStream.close();
return data;
}
}
5) 在controller上通过注解@YarnResource标识：
@Controller
@RequestMapping("/hero/hive")
public class HiveController {
/**
* html 文件地址前缀
*/
private String prefix = "hero";
@Autowired
IUserService iUserService;
@RequestMapping("")
@RequiresPermissions("hero:hive:view")
public String heroHive(){
return prefix + "/hive";
}
@YarnResource
@RequestMapping("/user")
@RequiresPermissions("hero:hive:user")
@ResponseBody
public TableDataInfo user(UserModel userModel){
DateCheckUtils.checkInputDate(userModel);
PageInfo pageInfo = iUserService.queryUser(userModel);
TableDataInfo tableDataInfo = new TableDataInfo();
tableDataInfo.setTotal(pageInfo.getTotal());
tableDataInfo.setRows(pageInfo.getList());
return tableDataInfo;
}
}
6) 查询数据跨度不超过60天检查
这样每次请求进入controller的时候就会自动检查查询的日期是否超过60天了，防止载入数据过多，引发其它任务资源不够。
public class DateCheckUtils {
/**
* 对前台传入过来的日期进行判断，防止查询大量数据，造成集群负载过大
* @param o
*/
public static void checkInputDate(BaseEntity o){
if("".equals(o.getParams().get("beginTime")) && "".equals(o.getParams().get("endTime"))){
throw new InvalidTaskException();
}
String beginTime = "2019-01-01";
String endTime = DateUtils.getDate();
if(!"".equals(o.getParams().get("beginTime"))){
beginTime = String.valueOf(o.getParams().get("beginTime"));
}
if(!"".equals(o.getParams().get("endTime"))){
endTime = String.valueOf(o.getParams().get("endTime"));
}
// 查询数据时间跨度大于两个月
if(DateUtils.getDayBetween(beginTime, endTime) > 60){
throw new InvalidTaskException();
}
}
}
这里访问hive肯定需要切换数据源的，因为其它页面还有对mysql的数据访问，需要注意一下。
7) 每次查询结果都会入mysql
前面有人查询过了，会将数据保持到mysql，再返回到页面，后面另外部门第二个人查询时候，先从mysql取数据，如果没有，就从Hive里面查询。下面这部分代码也是controller里面的，这里单独拎出来了。
// 首先从mysql查，没有再从hive查，mysql相当于一个缓存介质
PageInfo pageInfo = iToplocationService.queryToplocation(toplocationCountModel);
if(pageInfo.getList().size() > 0){
log.info("数据exists， 直接从mysql获取...");
tableDataInfo.setTotal(pageInfo.getTotal());
tableDataInfo.setRows(pageInfo.getList());
}else if(iToplocationService.queryExistsToplocation(toplocationCountModel) == null){
log.info("从hive中查询数据...");
PageInfo pageInfo2 = iToplocationService.query(toplocationCountModel);
// 保存到mysql
log.info("批量保存到mysql...");
List toplocationCountModels = pageInfo2.getList();
int i = 0;
while (i < toplocationCountModels.size()){
if(toplocationCountModels.size() - i > 10000){
iToplocationService.insertToplocation(toplocationCountModels.subList(i, i + 10000));
}else{
iToplocationService.insertToplocation(toplocationCountModels.subList(i, toplocationCountModels.size()));
}
i = i + 10000;
}
目前功能看起来很简单，没有用到什么高大上的东西，后面慢慢完善。