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  • 此文中,相当于是对【Hive数据汇总导入Mysql(Draw lessons from colleagues)】一文的整理。1、在进行代码跑批之前,需要将mysql里的目标表,按要求先建好。2、需要增减任务时,只需要在【configSql.py】增减相应的...
    此文中,相当于是对【Hive数据汇总导入Mysql(Draw lessons from colleagues)】一文的整理。
    1、在进行代码跑批之前,需要将mysql里的目标表,按要求先建好。
    2、需要增减任务时,只需要在【configSql.py】增减相应的配置即可。
    3、采用beeline客户端进行hive数据的汇总及查询;实际上查询sql可以任意,也可以多个,只要最终返回一个带结果的数据集就可以了;在其之前可以有数据删除及临时表创建等语句。
    4、mysql数据插入sql分两块,数据回滚及hive汇总数据的插入;当然也可以根据需要进行mysql数据的更新。
    5、设计的目的进行将hive中的汇总数据插入到mysql目标表中,但其实非汇总的明细数据也一样;每次处理的结果数据集建议在万条记录以下,如果太多了,插入mysql处理起来比较费时费力。
    6、针对数据量较多的情况,考虑了事务性处理以提高效率;但数据量还是要尽量控制在万条以内。


    同时,可以参考如下相关文章:

    Hive汇总统计数据自动化传输到Mysql数据库-跑批参数文本配置及提取使用-->http://blog.csdn.net/babyfish13/article/details/73188712
    Hive汇总统计数据自动化传输到Mysql数据库-->http://blog.csdn.net/babyfish13/article/details/72701512
    Hive数据汇总导入Mysql(Draw lessons from colleagues)-->https://blog.csdn.net/babyfish13/article/details/78979161
    1、连接配置
    /Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/OpenETL-hiveSum2mysql/configConn.py
    # -*- coding=utf-8 -*-
    hiveConn = {
        "hive_old": {
            "jdbcConn": "jdbc:hive2://HiveHost:10000"
        },
        "hive_new": {
            "jdbcConn": "jdbc:hive2://HivenewHost:10000"
        }
    }
    
    mysqlConn = {
       "funnyai_data": {
            "ip": "MysqlHost",
            # "ip": "MysqlHost",
            "port": 6603,
            "db": "funnyai_data",
            "username": "MysqlUser",
            "password": "MysqlPass"
        },
       "jellyfish_hadoop_stat": {
            "ip": "MysqlHost",
            "port": 6605,
            "db": "jellyfish_hadoop_stat",
            "username": "MysqlUser",
            "password": "MysqlPass"
    		}
    }
    2、数据传输SQL配置
    /Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/OpenETL-hiveSum2mysql/configSql.py
    # -*- coding=utf-8 -*-
    TaskHive2mysql={}
    TaskHive2mysql["oss_bi_all_room"] = {
        "enable": True,
        "comment": "房间明细信息",
        "reader": {
            "type": "hive",
            "hiveName": "hive_old",
            "query_sql": """
                    select * from oss_bi_all_room where pt_day='2018-04-18' limit 888;
            """
        },
        "writer": {
            "type": "mysql",
            "conn": "jellyfish_hadoop_stat",
            "clear_sql": """
                    delete from xxx_room_test
                    -- where created_time="{0}";
            """,
            "insert_sql": """
                    insert into xxx_room_test (id,live_id,is_profession,creator_uid,subcriber_count,last_live_time,state,created_time,updated_time)
                    values
                        ("{1}",  "{2}",  "{3}", "{4}", "{5}", "{6}", "{7}", "{8}", "{9}")
                    ;
            """
        }
    }
    
    TaskHive2mysql["xxx_gamezone_bringnew_audience_test_static_daily"] = {
        "enable": True,
        "comment": "游戏专区拉新-新增观众数及其当日充值和弹幕发送及次日留存情况",
        "reader": {
            "type": "hive",
            "hiveName": "hive_old",
            "query_sql": """
                    with tab_view_game as(
                    select a1.uid,a1.gameid,a1.view_time
                    from (select uid,gameid,sum(view_time) view_time,row_number()over(partition by uid order by sum(view_time) desc) rk
                    from recommend_data_view
                    where pt_day=date_add('{0}',-1)
                    group by uid,gameid) a1
                    where a1.rk=1),
                    tab_newidentifier_newuser as(
                    select uid
                    from oss_bi_type_of_all_user
                    where pt_day=date_add('{0}',-1) and type=1
                    ),
                    tab_pay_info as (
                    select uid,amount
                    from oss_bi_all_chushou_pay_info
                    where pt_day=date_add('{0}',-1) and state=0),
                    tab_message_info as (
                    select parms['uid'] uid,parms['liveGameId'] gameid,parms['liveGameName'] gamename,count(*) message_cnt
                    from oss_bi_all_message_send_log
                    where pt_day=date_add('{0}',-1)
                    group by parms['uid'],parms['liveGameId'],parms['liveGameName']),
                    tab_view_nextday as(select uid,gameid
                    from recommend_data_view
                    where pt_day=date_add('{0}',0)
                    group by uid,gameid)
                    select a2.gameid,a6.name gamename,count(distinct a1.uid) new_register_game_view_cnt,count(distinct a3.uid) pay_uid_cnt,sum(a3.amount) pay_amount,count(distinct a4.uid) message_send_uid_cnt,sum(a4.message_cnt) message_send_cnt,count(distinct a5.uid) audience_new_next_remain_cnt,count(distinct a5.uid)/count(distinct a1.uid) audience_new_next_remain_rate,from_unixtime(unix_timestamp()) created_time,from_unixtime(unix_timestamp()) updated_time
                    from tab_newidentifier_newuser a1
                    inner join tab_view_game a2 on a1.uid=a2.uid
                    left join tab_pay_info a3 on a1.uid=a3.uid
                    left join tab_message_info a4 on a1.uid=a4.uid
                    left join tab_view_nextday a5 on a1.uid=a5.uid
                    left join data_chushou_game a6 on a2.gameid=a6.id
                    group by a2.gameid,a6.name
                    ;
            """
        },
        "writer": {
            "type": "mysql",
            "conn": "jellyfish_hadoop_stat",
            "clear_sql": """
                    delete from xxx_gamezone_bringnew_audience_test
                    where calc_date="{0}";
            """,
            "insert_sql": """
                    insert into xxx_gamezone_bringnew_audience_test (calc_date,game_id,game_name,new_register_game_view_cnt,pay_uid_cnt,pay_amount,message_send_uid_cnt,message_send_cnt,audience_new_next_remain_cnt,audience_new_next_remain_rate,created_time,updated_time)
                    values
                        ("{0}", "{1}",  "{2}",  "{3}" , "{4}", "{5}", "{6}", "{7}", "{8}", "{9}", "{10}", "{11}")
                    ;
            """
        }
    }
    3、数据传输及处理具体脚本
    /Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/OpenETL-hiveSum2mysql/funReadWrite.py
    # -*- coding=utf-8 -*-
    import os
    from configConn import hiveConn, mysqlConn
    
    def runSqlOnMysqlShell(conn, sql):
        if conn in mysqlConn:
            my_conf = mysqlConn[conn]
            return "mysql -h{0} -P{1} -u{2} -p{3} -e \"\"\"set names utf8; use {4}; {5}\"\"\" ".format(
                my_conf['ip'], my_conf['port'], my_conf['username'],
                my_conf['password'], my_conf['db'], sql)
        else:
            return None
    
    def runSqlOnHive(taskConf, runDay):
        mpNameSql = """
                        SET mapred.job.name=' hiveSum2Mysql-test ({0}) ';
                    """.format(runDay)
        hiveSql = mpNameSql + taskConf['reader']['query_sql'].format(
            runDay).replace('"', "'").replace('`', '\`')  # 替换所有的 双引号 成 单引号
        jdbcConn = hiveConn[taskConf['reader']['hiveName']]['jdbcConn']
        querySql = " source ~/.bash_profile && beeline --outputformat=csv2 --showHeader=false -u '{0}' -n hadoop -p '' -e \"\"\"{1}\"\"\" ".format(
            jdbcConn, hiveSql)
    
        print querySql
    
        queryResultList = os.popen(querySql).read().split("\n")
        if len(queryResultList) > 1:
            return queryResultList[:-1]
        else:
            raise Exception("No query data is come out!")
    
    # print runSqlOnHive(taskConf=TaskHive2mysql["oss_bi_all_room"], runDay='2018-04-18')
    
    def runSqlOnMysql(taskConf, runDay, hiveDataResults):
        if 'max_bulk_insert' in taskConf['writer']:
            maxInsert = taskConf['writer']['max_bulk_insert']
        else:
            maxInsert = 28
        runSqlList = []
    
        # 组装清空sql
        clear_sql = taskConf['writer']['clear_sql'].format(runDay).replace(
            '"', "'").replace('`', '\`')
        if not clear_sql.strip()[-1:] == ';':
            clear_sql += ';'
        runSqlList.append(clear_sql)
    
        # 组装插入sql
        insert_sql = ''
        insert_count = 0
        for line in hiveDataResults:
            if insert_count >= maxInsert:
                runSqlList.append(insert_sql)
                insert_count = 0
                insert_sql = ''
    
            words = line.strip().split(',')
    
            insert_sql += taskConf['writer']['insert_sql'].format(
                runDay, *words).replace('"', "'").replace('`', '\`')
    
            if not insert_sql.strip()[-1:] == ';':
                insert_sql += ';'
            insert_count += 1
    
        if insert_count > 0:
            runSqlList.append(insert_sql)
    
        # 执行所有分批sql
        for run_sql in runSqlList:
            sqlOnMysql_cmd = runSqlOnMysqlShell(taskConf['writer']['conn'],
                                         run_sql) + " && echo 'sql on mysql exec success!' "
            # print sqlOnMysql_cmd
    
            # 执行,并输出执行结果
            os.system(sqlOnMysql_cmd)
    
    4、统筹调度脚本
    /Users/nisj/PycharmProjects/BiDataProc/OpenETL-hiveSum2mysql/overallPlanning.py
    # -*- coding=utf-8 -*-
    import datetime
    from configSql import *
    from funReadWrite import runSqlOnHive, runSqlOnMysql
    
    def dataDayRun(taskConf, runDay):
        hiveDataResults = []
        if TaskHive2mysql["oss_bi_all_room"]['reader']['type'] == 'hive':
            try:
                hiveDataResults = runSqlOnHive(taskConf, runDay)
            except Exception, e:
                print e
    
        if taskConf['writer']['type'] == 'mysql':
            runSqlOnMysql(taskConf, runDay, hiveDataResults)
    
    def dateRange(beginDate, endDate):
        dates = []
        dt = datetime.datetime.strptime(beginDate, "%Y-%m-%d")
        date = beginDate[:]
        while date <= endDate:
            dates.append(date)
            dt = dt + datetime.timedelta(1)
            date = dt.strftime("%Y-%m-%d")
        return dates
    
    if __name__ == '__main__':
        # for runDay in dateRange(beginDate='2018-03-01', endDate='2018-03-31'):
        #     print runDay
        dataDayRun(taskConf=TaskHive2mysql["oss_bi_all_room"], runDay='2018-05-06')
        dataDayRun(taskConf=TaskHive2mysql["xxx_gamezone_bringnew_audience_test_static_daily"], runDay='2018-05-06')
    5、说明
    方案结合调度系统,可以进行报表数据的周期性传输。
    配置的两个示例,一个是明细数据的直播拉取,一个是hive汇总数据传输;各具有代表意义。
    其目标mysql建表语句如下:
    show create table xxx_room_test;
    CREATE TABLE `xxx_room_test` (
      `id` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `live_id` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `is_profession` int(11) DEFAULT NULL,
      `creator_uid` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `subcriber_count` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `last_live_time` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `state` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `created_time` varchar(100) DEFAULT NULL,
      `updated_time` varchar(100) DEFAULT NULL
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
    
    show create table xxx_gamezone_bringnew_audience_test;
    CREATE TABLE `xxx_gamezone_bringnew_audience_test` (
      `id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '自增ID',
      `calc_date` date DEFAULT NULL COMMENT '统计日期',
      `game_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '游戏id',
      `game_name` varchar(500) DEFAULT '' COMMENT '游戏名称',
      `new_register_game_view_cnt` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '当日新增观众数',
      `pay_uid_cnt` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '当日新增观众-充值人数',
      `pay_amount` decimal(22,3) DEFAULT '0.000' COMMENT '当日新增观众-充值金额',
      `message_send_uid_cnt` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '当日新增观众-弹幕发送人数',
      `message_send_cnt` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '当日新增观众-弹幕发送次数',
      `audience_new_next_remain_cnt` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '当日新增观众-次日留存数',
      `audience_new_next_remain_rate` decimal(6,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '当日新增观众-次日留存率',
      `created_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
      `updated_time` datetime DEFAULT '2999-12-31 23:59:59' COMMENT '统计时间'
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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    Hive建表的时候是 textfile类型:

    过程就是通过Kettle导入到表在hdfs指定文件夹内,然后运行analyze table语句。

    但是查询的时候数据总会有串行的问题,检查发现是字符串有回车换行等导致的。

     

    文件分割符:使用制表符进行分割。

    1.对字符串操作:

    去掉回车换行:

    094912_z5Qu_1046672.png

    去掉制表符:

    Oracle-SQL:

    095006_JQag_1046672.png

    2.对日期格式操作:

    数据库为年月日时分秒的字段,在创建Hive表统一string类型,导入的时候改成如下格式:

    转载于:https://my.oschina.net/ilovetao/blog/1563625

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    ERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: java.io.

    IOException: Hive exited with status 1 at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.executeExternalHiveScript(HiveImport.java:389)

    at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.executeScript(HiveImport.java:339)

    at org.apache.sqoop.hive.HiveImport.importTable(HiveImport.java:240)

    at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:514)

    at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:605)

    at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:143)

    at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:65)

    at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:179)

    at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:218)

    at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:227)

    at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:236)


    转载于:https://my.oschina.net/u/2510243/blog/601651

    展开全文
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    1、安装好mysql、Hadoop、oozie、hive

    2、上面安装的软件皆可正确执行

     

    开始:

     用oozie调度sqoop1 Action 需要准备三个基本文件,workflow.xml、job.properties、hive-site.xml(其实也可以不要,后面会说)文件

     

    1、在HDFS创建一个oozie的工作流应用保存路径,我创建的是/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo,在此路径下再创建一个lib目录,如下图所示

    2、将mysql的驱动程序上传到lib目录下

     

    3、编写job.properties文件,文件内容如下:

     

    oozie.wf.application.path=hdfs://NODE3:8020/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo

    #Shell Script to run

     

    EXEC=sq2hive.sh

     

     

    jobTracker=NODE3:8032

    nameNode=hdfs://NODE3:8020

    queueName=default

    oozie.use.system.libpath=true

    oozie.libpath=/user/oozie/share/lib/lib_20150708191612

    user.name=root

     

    4、编写workflow.xml文件,也就是sqoopAction的配置文件,此处可以有两种配置文件,一种是命令行模式,一种是参数模式

      

    命令行模式的workflow.xml配置文件:

    <workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.1' name='sq2hive-wf'>

     

        <start to='sq2hive' />

        <action name='sq2hive'>

     

            <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">

     

                <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>

     

                <name-node>${nameNode}</name-node>

     

                <configuration>

     

                    <property>

     

                      <name>mapred.job.queue.name</name>

     

                      <value>${queueName}</value>

                    </property>

                   

                     <property>

                          <name>hive.metastore.uris</name>  

     

                          <value>thrift://172.17.20.2:9083</value>  

                    </property>

                </configuration>

     

                    <command>import --connect jdbc:mysql://172.17.20.4/scm --username root --password root --table ROLES --columns "ROLE_ID,NAME,HOST_ID" --delete-target-dir --hive-import --hive-overwrite --hive-table sun.roles -m 2</command>

     

            </sqoop>

     

            <ok to="end" />

     

            <error to="fail" />

     

        </action>

        <kill name="fail">

     

            <message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>

     

        </kill>

     

        <end name='end' />

     

     

    参数模式的workflow.xml配置文件:

     

    <workflow-app xmlns='uri:oozie:workflow:0.1' name='sq2hive-wf'>

     

        <start to='sq2hive' />

        <action name='sq2hive'>

     

            <sqoop xmlns="uri:oozie:sqoop-action:0.2">

     

                <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>

     

                <name-node>${nameNode}</name-node>

     

                <configuration>

     

                    <property>

                      <name>mapred.job.queue.name</name>

     

                      <value>${queueName}</value>

                    </property>

     

                     <property>

                          <name>hive.metastore.uris</name>  

     

                          <value>thrift://172.17.20.2:9083</value>  

                    </property>

                                   

                </configuration>

     

                    <arg>import</arg>

                                                 

                    <arg>--connect</arg>

     

                    <arg>jdbc:mysql://172.17.20.4/scm</arg>

     

                    <arg>--username</arg>

     

                    <arg>root</arg>

     

                    <arg>--password</arg>

     

                    <arg>root</arg>

     

                    <arg>--table</arg>

     

                    <arg>ROLES</arg>

     

                    <arg>--columns</arg>

     

                    <arg>ROLE_ID,NAME,HOST_ID</arg>

     

                    <arg>--delete-target-dir</arg>

     

                    <arg>--hive-import</arg>

     

                    <arg>--hive-overwrite</arg>

     

                     <arg>--hive-table</arg>

           

                    <arg>sun.roles</arg>

     

                    <arg>-m</arg>

     

                    <arg>2</arg>

     

                <file>/user/oozieDemo/workflows/sq2hiveDemo/hive-site.xml#hive-site.xml</file>

            </sqoop>

     

            <ok to="end" />

     

            <error to="fail" />

     

        </action>

        <kill name="fail">

     

            <message>Script failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>

     

        </kill>

     

        <end name='end' />

     

    </workflow-app>

     

     

     

    5,将 workflow.xml文件上传到HDFS上,即oozie工作流应用路径/user/oozieDemo/workflows /sq2hiveDemo下,同时将job.properties(也可以不用上传,运行OOzie的job时指定的是本地的 job.properties)和hive-site.xml上传到此路径下,如下图:

    6,使用命令行方式提交并启动刚刚写好的工作流:命令如下:

     

    oozie job --oozie http://node1:11000/oozie --config job.properties -run

     

    此命令为提交并启动job

     

     

     

     

    7,可以通过oozie web界面或者 hue的workflow查看界面查看job执行情况,hue下查看如下:

     

     

     

     

     

     

     

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