Esercitazione: Estrarre, trasformare e caricare dati usando Interactive Query in Azure HDInsight

Articolo
05/10/2024

In questa esercitazione verrà scaricato un file di dati CSV non elaborato dei dati di volo disponibili pubblicamente. Verrà importato nell'archiviazione cluster HDInsight e quindi i dati verranno trasformati usando Interactive Query in Azure HDInsight. Dopo averli trasformati, i dati vengono caricati in un database SQL di Database SQL di Azure tramite Apache Sqoop.

Questa esercitazione illustra le attività seguenti:

Scaricare i dati di esempio sui voli
Caricare i dati in un cluster HDInsight
Trasformare i dati usando Interactive Query
Creare una tabella in un database di Database SQL di Azure
Usare Sqoop per esportare i dati in un database di Database SQL di Azure

Prerequisiti

Un cluster Interactive Query in HDInsight. Consultare Creare cluster di Apache Hadoop usando il portale di Azure e selezionare Interactive Query per Tipo di cluster.
Database nel database SQL di Azure. Usare il database come archivio dati di destinazione. Se non si ha un database in Database SQL di Azure, vedere Creare un database in Database SQL di Azure.
Un client SSH. Per altre informazioni, vedere Connettersi a HDInsight (Apache Hadoop) con SSH.

Scaricare i dati relativi ai voli

Passare alla pagina Research and Innovative Technology Administration, Bureau of Transportation Statistics.

Nella pagina deselezionare tutti i campi e quindi selezionare i valori seguenti:

Nome	valore
Filter Year	2019
Filter Period	January
Campi	`Year, FlightDate, Reporting_Airline, DOT_ID_Reporting_Airline, Flight_Number_Reporting_Airline, OriginAirportID, Origin, OriginCityName, OriginState, DestAirportID, Dest, DestCityName, DestState, DepDelayMinutes, ArrDelay, ArrDelayMinutes, CarrierDelay, WeatherDelay, NASDelay, SecurityDelay, LateAircraftDelay`.

Selezionare Download. Un file di .zip viene scaricato con i campi dati selezionati.

Caricare i dati in un cluster HDInsight

Esistono diversi modi per caricare i dati nell'archivio associato a un cluster HDInsight. In questa sezione si usa scp per caricare i dati. Per informazioni sugli altri modi per caricare i dati, vedere Caricare dati di HDInsight.

Caricare il file ZIP nel nodo head del cluster HDInsight. Modificare il comando seguente sostituendo FILENAME con il nome del file ZIP e CLUSTERNAME con il nome del cluster HDInsight. Aprire quindi un prompt dei comandi, impostare la directory di lavoro sul percorso del file e quindi immettere il comando :
```
scp FILENAME.zip sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:FILENAME.zip
```
Se richiesto, specificare Sì o No per continuare. Il testo non è visibile nella finestra durante la digitazione.
Al termine del caricamento connettersi al cluster tramite SSH. Modificare il comando seguente sostituendo CLUSTERNAME con il nome del cluster HDInsight. Immettere quindi il comando seguente:
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
```
Configurare la variabile di ambiente una volta stabilita la connessione SSH. Sostituire FILE_NAME, SQL_SERVERNAME, SQL_DATABASE, SQL_USER e SQL_PASWORD con i valori appropriati. Quindi immettere il comando:
```
export FILENAME=FILE_NAME
export SQLSERVERNAME=SQL_SERVERNAME
export DATABASE=SQL_DATABASE
export SQLUSER=SQL_USER
export SQLPASWORD='SQL_PASWORD'
```
Decomprimere il file ZIP immettendo il comando seguente:
```
unzip $FILENAME.zip
```
Creare una directory nell'archivio di HDInsight e quindi copiare il file CSV nella directory immettendo il comando seguente:
```
hdfs dfs -mkdir -p /tutorials/flightdelays/data
hdfs dfs -put $FILENAME.csv /tutorials/flightdelays/data/
```

Trasformare i dati usando una query Hive

Esistono diversi modi per eseguire un processo Hive in un cluster HDInsight. In questa sezione si usa Beeline per eseguire un processo Hive. Per informazioni su altri metodi di esecuzione di un processo Hive, vedere Usare Apache Hive in HDInsight.

Come parte del processo Hive, importare i dati contenuti nel file con estensione csv in una tabella Hive denominata Delays.

Dal prompt SSH già disponibile per il cluster HDInsight usare il comando seguente per creare e modificare un nuovo file denominato flightdelays.hql:
```
nano flightdelays.hql
```

Usare il testo seguente come contenuto del file:

DROP TABLE delays_raw;
-- Creates an external table over the csv file
CREATE EXTERNAL TABLE delays_raw (
    YEAR string,
    FL_DATE string,
    UNIQUE_CARRIER string,
    CARRIER string,
    FL_NUM string,
    ORIGIN_AIRPORT_ID string,
    ORIGIN string,
    ORIGIN_CITY_NAME string,
    ORIGIN_CITY_NAME_TEMP string,
    ORIGIN_STATE_ABR string,
    DEST_AIRPORT_ID string,
    DEST string,
    DEST_CITY_NAME string,
    DEST_CITY_NAME_TEMP string,
    DEST_STATE_ABR string,
    DEP_DELAY_NEW float,
    ARR_DELAY_NEW float,
    CARRIER_DELAY float,
    WEATHER_DELAY float,
    NAS_DELAY float,
    SECURITY_DELAY float,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY float)
-- The following lines describe the format and location of the file
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/tutorials/flightdelays/data';

-- Drop the delays table if it exists
DROP TABLE delays;
-- Create the delays table and populate it with data
-- pulled in from the CSV file (via the external table defined previously)
CREATE TABLE delays AS
SELECT YEAR AS year,
    FL_DATE AS flight_date,
    substring(UNIQUE_CARRIER, 2, length(UNIQUE_CARRIER) -1) AS unique_carrier,
    substring(CARRIER, 2, length(CARRIER) -1) AS carrier,
    substring(FL_NUM, 2, length(FL_NUM) -1) AS flight_num,
    ORIGIN_AIRPORT_ID AS origin_airport_id,
    substring(ORIGIN, 2, length(ORIGIN) -1) AS origin_airport_code,
    substring(ORIGIN_CITY_NAME, 2) AS origin_city_name,
    substring(ORIGIN_STATE_ABR, 2, length(ORIGIN_STATE_ABR) -1)  AS origin_state_abr,
    DEST_AIRPORT_ID AS dest_airport_id,
    substring(DEST, 2, length(DEST) -1) AS dest_airport_code,
    substring(DEST_CITY_NAME,2) AS dest_city_name,
    substring(DEST_STATE_ABR, 2, length(DEST_STATE_ABR) -1) AS dest_state_abr,
    DEP_DELAY_NEW AS dep_delay_new,
    ARR_DELAY_NEW AS arr_delay_new,
    CARRIER_DELAY AS carrier_delay,
    WEATHER_DELAY AS weather_delay,
    NAS_DELAY AS nas_delay,
    SECURITY_DELAY AS security_delay,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY AS late_aircraft_delay
FROM delays_raw;

Per salvare il file premere CTRL+X, quindi immettere Y.

Per avviare Hive ed eseguire il file flightdelays.hql, usare il comando seguente:

beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http' -f flightdelays.hql

Al termine dell'esecuzione dello script flightdelays.hql usare il comando seguente per aprire una sessione Beeline interattiva:
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'
```
Quando si riceve il prompt jdbc:hive2://localhost:10001/>, usare la query seguente per recuperare i dati dai dati sui ritardi dei voli importati:
```
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tutorials/flightdelays/output'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
SELECT regexp_replace(origin_city_name, '''', ''),
    avg(weather_delay)
FROM delays
WHERE weather_delay IS NOT NULL
GROUP BY origin_city_name;
```
Grazie a questa query vengono recuperati un elenco di città in cui si sono verificati ritardi meteo e il tempo di ritardo medio che può essere salvato in /tutorials/flightdelays/output. Sqoop leggerà in seguito i dati da questo percorso e li esporterà nel database SQL di Azure.
Per uscire da Beeline, immettere !quit al prompt dei comandi.

Creare una tabella del database SQL

Sono disponibili diversi modi per connettersi al database SQL per creare una tabella. Nei seguenti passaggi viene usato FreeTDS dal cluster HDInsight.

Per installare FreeTDS, usare il comando seguente dalla connessione SSH aperta al cluster:
```
sudo apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin
```

Al termine dell'installazione, usare il comando seguente per connettersi a database SQL:

TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD

L'output che si riceve è simile al testo seguente:

locale is "en_US.UTF-8"
locale charset is "UTF-8"
using default charset "UTF-8"
Default database being set to <yourdatabase>
1>

Al prompt 1>, immettere il codice seguente:

CREATE TABLE [dbo].[delays](
[origin_city_name] [nvarchar](50) NOT NULL,
[weather_delay] float,
CONSTRAINT [PK_delays] PRIMARY KEY CLUSTERED
([origin_city_name] ASC))
GO

Dopo aver immesso l'istruzione GO, vengono valutate le istruzioni precedenti. Questa istruzione crea una tabella denominata delays, con un indice cluster.

Per verificare che la tabella sia stata creata, usare la query seguente:

SELECT * FROM information_schema.tables
GO

L'output è simile al testo seguente:

TABLE_CATALOG   TABLE_SCHEMA    TABLE_NAME      TABLE_TYPE
databaseName       dbo             delays        BASE TABLE

Per uscire dall'utilità tsql, immettere exit al prompt 1>.

Esportare i dati nel database SQL tramite Apache Sqoop

Nelle sezioni precedenti i dati trasformati sono stati copiati nel percorso /tutorials/flightdelays/output. In questa sezione viene usato Sqoop per esportare i dati da /tutorials/flightdelays/output alla tabella creata in Database SQL di Azure.

Verificare che Sqoop possa vedere il database SQL immettendo il comando seguente:
```
sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433 --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD
```
Questo comando restituisce un elenco di database, compreso il database in cui è stata creata in precedenza la tabella delays.

Esportare i dati da /tutorials/flightdelays/output alla tabella delays immettendo il comando seguente:

sqoop export --connect "jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433;database=$DATABASE" --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD --table 'delays' --export-dir '/tutorials/flightdelays/output' --fields-terminated-by '\t' -m 1

Sqoop si connette al database contenente la tabella delays ed esporta i dati dalla directory /tutorials/flightdelays/output nella tabella delays.

Al termine dell'esecuzione del comando sqoop, usare l'utilità tsql per connettersi al database immettendo il comando seguente:
```
TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD
```
Usare le istruzioni seguenti per verificare che i dati siano stati esportati nella tabella delays:
```
SELECT * FROM delays
GO
```
Dovrebbe essere visualizzato un elenco di dati della tabella. La tabella include il nome della città e il tempo di ritardo medio dei voli per la città.

Digitare exit per uscire dall'utilità tsql.

Pulire le risorse

Al termine dell'esercitazione, è consigliabile eliminare il cluster. Con HDInsight, i dati vengono archiviati in Archiviazione di Azure ed è possibile eliminare tranquillamente un cluster quando non è in uso. Vengono addebitati i costi anche per i cluster HDInsight che non sono in uso. Poiché i costi per il cluster sono decisamente superiori a quelli per l'archiviazione, eliminare i cluster quando non vengono usati è una scelta economicamente conveniente.

Per eliminare un cluster, vedere Eliminare un cluster HDInsight tramite browser, PowerShell o l'interfaccia della riga di comando di Azure.

Passaggi successivi

In questa esercitazione si è importato un file CSV di dati non elaborati in un archivio cluster HDInsight e quindi si sono trasformati i dati usando Interactive Query in Azure HDInsight. Passare all'esercitazione successiva per informazioni sul connettore Apache Hive Warehouse.

Integrare Apache Spark e Apache Hive con il connettore Hive Warehouse

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