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  • 1008-Hive访问HBase数据

    千次阅读 2015-11-25 11:36:10
    Hive访问HBase数据
    1.  Hive整合HBase原理
    Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠Hive安装包lib/hive-hbase-handler-0.13.0.jar工具类,它负责Hbase和Hive进行通信的。
    Hive和HBase通信原理如下图:

    2.  Hive的安装
    假设这里已经完成hive的安装,下面需要考虑相关的jar包
    (1)考虑jar包
    #删除$HIVA_HOME/lib目录下的的Zookeeper的jar包
    rm -rf $HIVE_HOME/lib/zookeeper*

    #拷贝生产环境下的Zookeeper的jar包到$HIVA_HOME/lib目录下
    cp $ZOOKEEPER_HOME/zookeeper-3.4.6.jar $HIVA_HOME/lib

    3、创建HBase表,将数据添加到HBase表中
    4、创建HBase表映射的Hive表
    5、在Hive下访问Hbase的表

    (1) 编写Mapreduce,读取每行数据然后保存HBase
    (2) 让Hive操作HBase表的数据
    (3) Hive统计分析HBase表的数据,分析用户访客行为

    3、查看hbase中的数据
    3.1 全表查看
    scan 'UserVisitInfo'
    3.2 根据rowkey查看
    hbase(main):012:0> get 'UserVisitInfo','20150706_3037487029517069460000'
    COLUMN                          CELL                                                                                    
     info:FirstAccessUrl            timestamp=1443000064923, value=/m/subject/100000000000009_0.html                        
     info:browser                   timestamp=1443000064923, value=Safari                                                   
     info:browserVersion            timestamp=1443000064923, value=533.1                                                    
     info:firstAccessTime           timestamp=1443000064923, value=20150706000104                                           
     info:operateSystem             timestamp=1443000064923, value=linux                                                    
     info:recentAccessTime          timestamp=1443000065001, value=20150706030107                                           
     info:recentAccessUrl           timestamp=1443000065001, value=/m/                                                      
     info:screenColor               timestamp=1443000064923, value=24                                                       
     info:screenSize                timestamp=1443000064923, value=480x854                                                  
     info:siteType                  timestamp=1443000064923, value=0                                                        
     info:userFlag                  timestamp=1443000064923, value=3037487029517069460000                                   
     info:userProvince              timestamp=1443000064923, value=999                                                      
     info:userVisitId               timestamp=1443000064923, value=20150706_3037487029517069460000                          
     info:visitCount                timestamp=1443000065001, value=2                                                        
     info:visitDay                  timestamp=1443000064923, value=20150706                                                 
     info:visitFlag                 timestamp=1443000064923, value=3037487029517069460000                                   
     info:visitHour                 timestamp=1443000064923, value=0                                                        
     info:visitIp                   timestamp=1443000064923, value=10.139.198.176                                           
     info:visitKeepTime             timestamp=1443000065001, value=10803      
             
     
     4、统计hive分析hbase表的数据
     4.1 创建HBase表,将数据添加到HBase表中
     UserVisitInfo
     4.2 创建HBase表映射的Hive表
     (1) 创建表
    CREATE external TABLE User_Visit_Info
    (
     userVisitId string,  
     FirstAccessUrl string,
     browserVersion string,                                                  
     firstAccessTime string ,                                           
     operateSystem string,      
     recentAccessTime string,                                          
     recentAccessUrl string,                                                   
     screenColor string,                                                   
     screenSize string,                                                 
     siteType string,    
     userFlag string,                                  
     userProvince string,                                              
     visitCount string,                                                     
     visitDay string,                                               
     visitFlag string,                                  
     visitHour string, 
     visitIp string,                                          
     visitKeepTime string
    )
    STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,
    info:FirstAccessUrl,info:browserVersion,info:firstAccessTime,info:operateSystem,
    info:recentAccessTime,info:recentAccessUrl,info:screenColor,info:screenSize,info:siteType,
    info:userFlag,info:userProvince,info:visitCount,info:visitDay,info:visitFlag,info:visitHour,
    info:visitIp,info:visitKeepTime
    ")
    TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "UserVisitInfo");
     4.3 使用Hive统计分析
    展开全文
  • SparkSql集成hive访问hbase

    千次阅读 2018-05-02 16:51:33
    SparkSql集成hive访问hbase标签(空格分隔): spark SparkSql需要用到hive的元数据,有两种方式集成方式为使用buildin的hive直接连接hive的mysql元数据库 注:Spark自带的hive版本为1.2.1,实际测试发现,如果...

    SparkSql使用内部集成hive访问hbase

    标签(空格分隔): spark


    SparkSql需要用到hive的元数据,有两种方式集成方式分别为使用buildin的hive直接连接hive的mysql元数据库和连接metastore thrift server
    注:Spark自带的hive版本为1.2.1,使用mysql方式时,spark会自动将hive源数据库中的metastore version改为1.2.0,导致高版本hive使用出现问题。
    实际测试时发现,如果想同时使用较高版本的hive和spark,可以使用hive2.3.x+spark 2.0.0-without-hive运行hive on spark,同时再部署一个spark 2.3.1执行spark sql连接hive,这样下来一共是一个hive,两个版本的spark

    集成hive

    启动hive的meatastore服务

    $HIVE_HOME/bin目录下,输入hive –service metastore &启动metastore服务

    spark配置

    $SPARK_HOME/conf目录下,新建hive-site.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <configuration>
      <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://dashuju174:9083</value>
        <description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
      </property>
    </configuration>

    复制hbase-site.xml到$SPARK_HOME/conf目录下

    集成hbase

    配置

    将hbase-site.xml复制到$SPARK_HOME/conf目录下,如果还需要在spark中使用hadoop,同样需要将core-site.xml和hdfs-site.xml复制到$SPARK_HOME/conf
    spark自带的jar放在了spark的jars目录,为了方便控制复制以下jar到spark的lib目录下

    #位于$HBASE_HOME/lib目录
    hbase-annotations-1.1.4.jar
    hbase-client-1.1.4.jar
    hbase-common-1.1.4.jar
    hbase-hadoop2-compat-1.1.4.jar
    hbase-hadoop-compat-1.1.4.jar
    hbase-protocol-1.1.4.jar
    hbase-server-1.1.4.jar
    htrace-core-3.1.0-incubating.jar
    
    #位于$HIVE_HOME/lib目录
    hive-hbase-handler-2.3.2.jar

    spark中自带了htrace-core-3.0.4.jar,里面包名为org.htrace,在htrace-core-3.1.0改为了org.apache.htrace,因此必须要使用3.1.0+版本

    使用SparkSQL控制台

    $SPARK_HOME目录下,输入以下命令启动,控制台启动默认为yarn client模式,可以直接查询hive数据库。

    spark-sql --master local[1] --deploy-mode client \
    --jars \
    $SPARK_HOME/lib/hbase-annotations-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-client-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-common-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-protocol-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hbase-server-1.1.4.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/hive-hbase-handler-2.3.2.jar,\
    $SPARK_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar

    spark streaming部署记录

    增加依赖

    因为spark streaming中用到了jedis、kafka等功能,需要加入额外的jar包。在$SPARK_HOME/lib加入以下jar包

    #用于json数据转换,按照实际情况增加
    fastjson-1.2.47.jar
    
    #用于读取flume kafka event数据,按照实际情况增加
    flume-ng-sdk-1.7.0.jar
    
    #redis依赖
    commons-pool2-2.5.0.jar
    jedis-2.9.0.jar
    
    #kafka streaming依赖
    kafka_2.11-0.8.2.1.jar
    metrics-core-2.2.0.jar
    spark-streaming-kafka_2.11-1.6.3.jar

    部署命令

    使用了spark standalong集群模式提交任务
    –jars 任务依赖的第三方jar文件,直接放到$SPARK_HOME/jars目录下无效

    spark-submit \
    --master spark://dashuju213:6066,dashuju214:6066 \
    --deploy-mode cluster \
    --jars $SPARK_HOME/lib/*.jar,/home/hadoop/application/dcm/*.jar \
    --driver-memory 512m \
    --executor-memory 512m \
    --executor-cores 1 \
    --num-executors 1 \
    --class com.bwjf.dcm.spark.straming.job.InvoiceCountSparkJob /home/hadoop/application/dcm/dcm-spark-streaming-1.0.0.jar

    性能调优

    硬件配置:官方推荐至少8核8G,并且只为 Spark分配最多75% 的内存
    资源配置:Standalone mode模式下必须配置spark.cores.max或者spark.deploy.defaultCores来限制单个应用所占用的节点个数,否则任务会占用所有资源,导致一个任务执行完之前,其他任务无法提交。
    spark-default.xml

    #集群上每个任务可以使用的最大核心数
    #spark.cores.max 1 #为FIAR时可不设置此值
    spark.driver.cores 1
    spark.driver.memory 512m
    spark.driver.supervise true
    
    #executor cores = spark.max.cores / spark.executor.cores
    spark.executor.cores 1
    spark.executor.memory 512m
    
    #默认为FIFO(先进先出),可以修改为FAIR
    spark.scheduler.mode FAIR
    #放弃作业之前任何特定任务的失败次数,允许重试次数=此值-1
    spark.task.maxFailures 4
    #默认为java序列化,改为Kryo库序列化,支持类型比java少,性能要高(10x)
    spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
    

    spark-env.sh

    #RAM 小于32 GB时,设置此值可以减少内存占用
    -XX:+UseCompressedOops
    
    #worker占用的CPS内核数
    SPARK_WORKER_CORES=3
    #worker占用的内存,建议为可用内存的75%
    SPARK_WORKER_MEMORY=2500m
    #worker的启动端口号,默认为随机端口
    SPARK_WORKER_PORT=9090

    kafka配置调优

    参考Kafka最佳实践

    # 每个topic默认partition数量,根据消费者实际情况配置,配置过小会影响消费性能
    num.partitions=9
    
    #用来从主partion同步数据的线程数,默认为1,建议适当调大,数据量大的时候一个同步线程可能不够用
    num.replica.fetchers=3
    
    #消息日志备份因子,默认是1
    default.replication.factor=2
    
    #日志传输时候的压缩格式,可选择lz4, snappy, gzip,不压缩。建议打开压缩,可以提高传输性能,压缩格式的选择可以参考文章结尾的参考资料。
    compression.type=snappy
    
    # 启用压缩的topic名称。若上面参数选择了一个压缩格式,那么压缩仅对本参数指定的topic有效,若本参数为空,则对所有topic有效。
    compressed.topics=topic1

    org.apache.spark.SparkException: ArrayBuffer(org.apache.spark.SparkException: Couldn’t find leaders for Set([dcm_user,0]))

    解决方法,增大num.replica.fetchers的值,默认为1,需要修改kafka配置

    自动重启任务

    自动化监控spark进程并重启
    加入–supervise参数

    spark集群监控

    上传monitorSpark.sh,修改执行权限chmod 755 monitorSpark.sh
    monitorSpark.sh

    #!/bin/bash
    source /etc/profile
    #
    master=`ps -ef | grep Master | grep spark | awk '{print $2}'`
    echo $master
    
    if [ "$master" =  "" ]; then
            echo "Spark Master is restart!"
            $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh
    else
            echo "Spark Master is alive!"
    fi
    
    slave=`ps -ef | grep Worker | grep spark | grep 8081 | awk '{print $2}'`
    echo $slave
    
    if [ "$slave" =  "" ]; then
            echo "Spark Worker is restart!"
            $SPARK_HOME/sbin/start-slaves.sh
            #  $SPARK_HOME/start-slave.sh spark://dashuju213:7077,dashuju214:7077
    
    else
            echo "Spark Worker is alive!"
    fi
    

    加入crontab的定时,每分钟监控一次,如果服务进程不存在,则重启该服务。

    crontab -e
    */1 * * * * /home/hadoop/application/spark/sbin/monitorSpark.sh
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  • 使用impala/hive查询hbase数据

    千次阅读 2014-11-12 20:00:24
    继续上周的测试,这周终于打通了hivehbase的查询,这里以hive为例,impala走的是hive查询hbase的路子。    hbase访问方式   Native JAVA API 最常规的最高效的访问方式 Hbase Shell Hbase的...

    之前做过hadoop的测试,测试了hive/impalahbase数据的查询,这里以hive为例,impala查询hbase数据也类似

     

    hbase访问方式

    Native JAVA  API

    最常规的高效访问方式

    Hbase Shell

    Hbase的命令行供,以JRuby接口,最简单接入,适合HBase管理

    Thrift Gateway

    利用Thrift序列号技术,支持C++/PHP/Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问Hbase数据

    REST Gateway

    支持REST风格的HTTP API访问 HBase,无语言限制

    MapReduce

    直接使用MapReduce作业处理Hbase数据,使用Pig/Hive处理HBase数据

     这里,hive查询hbase数据就是通过MapReduce访问方式。


      hive查询hbase数据

      1、创建Hbase表和插入记录

        $ hbase shell

        hbase(main):001:0> create 'test','cf'

        hbase(main):002:0> put 'test','row1','cf:a','value1a'

        hbase(main):003:0> put 'test','row1','cf:b','value1b'

        hbase(main):004:0> put 'test','row2','cf:a','value2a'

       hbase(main):005:0> put 'test','row2','cf:b','value2b'

     

      2、创建Hive外部表

        $ hive

        hive> CREATE EXTERNAL TABLE hbase_test( key string, a string, b string) 

            > ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'

            > STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

            > WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:a,cf:b") 

            > TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "test");

        OK

       Time taken: 0.201 seconds

     

      3Hive下查询hbase表数据

        hive> select * from hbase_test;

        OK

        row1 value1a value1b

        row2 value2a value2b

        Time taken: 0.219 seconds, Fetched: 2 row(s)

     

     hive无法查询hbase原因

       1hdfs权限问题

         当前用户在hive下要有权值执行MapReduce操作,最简单的检查方式是执行“select * from test where 1;”这种带where子句查询。

         权限不足会报这个错误:

           Permission denied: user=root, access=READ, inode="/user"

         解决办法:

           sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 777 /user

     

      2、扩展表字段问题

        hive表字段要和hbase列记录字段要对应,支持stringint等类型,hive会做格式转换


    参考:http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/39518897

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  • 在hbase中创建表后,我们只能在hbase shell中使用scan查询数据,这对于熟悉SQL的使用者不怎么习惯,不过我们可以在hive中创建外部表来访问hbase表中的数据,例子如下:1.这里hbase中的表oss_user_label_action_data已经...

    在hbase中创建表后,我们只能在hbase shell中使用scan查询数据,这对于熟悉SQL的使用者不怎么习惯,不过我们可以在hive中创建外部表来访问hbase表中的数据,例子如下:

    1.这里hbase中的表oss_user_label_action_data已经存在

    => #:0xd5a1b0>

    hbase(main):067:0> scan 'oss_user_label_action_data',LIMIT=>1

    ROW                                COLUMN+CELL

    201407|31130101|8613500000001     column=info:areacode, timestamp=1415243857802, value=22

    201407|31130101|8613500000001     column=info:cardtype, timestamp=1415243857802, value=1

    201407|31130101|8613500000001     column=info:createtime, timestamp=1415243857802, value=20141028 11:18:34

    201407|31130101|8613500000001     column=info:enable_flag, timestamp=1415243857802, value=0

    201407|31130101|8613500000001     column=info:extstring, timestamp=1415243857802, value=

    201407|31130101|8613500000001     column=info:labelno, timestamp=1415243857802, value=31130101

    201407|31130101|8613500000001     column=info:labelvalue, timestamp=1415243857802, value=9693

    201407|31130101|8613500000001     column=info:modifytime, timestamp=1415243857802, value=20141028 11:18:45

    201407|31130101|8613500000001     column=info:monthno, timestamp=1415243857802, value=201407

    201407|31130101|8613500000001     column=info:provcode, timestamp=1415243857802, value=1

    201407|31130101|8613500000001     column=info:usernumber, timestamp=1415243857802, value=8613500000001

    1 row(s) in 0.0580 seconds

    2.创建外部表

    CREATE EXTERNAL TABLE hive_oss_user_label_action_data(

    key string,

    monthno string,

    usernumber string,

    labelno string,

    labelvalue string,

    provcode string,

    areacode string,

    cardtype string,

    extstring string,

    createtime string,

    modifytime string

    )

    STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

    WITH SERDEPROPERTIES

    ("hbase.columns.mapping" =

    ":key,info:monthno,info:usernumber,info:labelno,info:labelvalue,info:provcode,info:areacode,info:cardtype,info:extstring,info:createtime,info:modifytime")

    TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "oss_user_label_action_data");

    注意hbase.columns.mapping后面的字段直接不能出现空格和换行.

    3.通过hive查询数据

    根据rowkey查询

    select * from hive_oss_user_label_action_data where key='201407|31130101|8613500000001'

    根据某个字段查询

    select * from hive_oss_user_label_action_data where usernumber='8613500000001'

    组合查询

    select * from hive_oss_user_label_action_data where usernumber='8613500000001' and labelno='31130101'

    说明:

    这里我们访问的hive_oss_user_label_action_data表是虚表,数据是存储在hbase中的,我们可以创建另外一个hive中的表,

    将hbase中的数据加载到hive本地

    创建另外一个表

    CREATE TABLE hive_oss_user_label_action_data_local(

    key string,

    monthno string,

    usernumber string,

    labelno string,

    labelvalue string,

    provcode string,

    areacode string,

    cardtype string,

    extstring string,

    createtime string,

    modifytime string

    )

    ROW FORMAT DELIMITED

    FIELDS TERMINATED BY '\t'

    STORED AS TEXTFILE;

    将hbase中的表数据加载到本地表

    INSERT OVERWRITE TABLE hive_oss_user_label_action_data_local SELECT * FROM hive_oss_user_label_action_data;

    -- The End --

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