Zelfstudie: Gegevens extraheren, transformeren en laden met Interactive Query in Azure HDInsight

Artikel
05/10/2024

In deze zelfstudie downloadt u een onbewerkt CSV-gegevensbestand met openbaar beschikbare vluchtgegevens. Importeer dit bestand in een HDInsight-clusteropslag en transformeer de gegevens vervolgens met behulp van Interactive Query in Azure HDInsight. Als de gegevens zijn getransformeerd, laadt u die gegevens in een database in Azure SQL Database met behulp van Apache Sqoop.

Deze zelfstudie bestaat uit de volgende taken:

De voorbeeldbestanden met vluchtgegevens downloaden
Gegevens uploaden naar een HDInsight-cluster
De gegevens transformeren met behulp van Interactive Query
Een tabel in een database maken in Azure SQL Database
Sqoop gebruiken om gegevens te exporteren naar een database in Azure SQL Database

Vereisten

Een Interactive Query-cluster in HDInsight. Zie Apache Hadoop-clusters maken met behulp van de Azure-portal en Interactive Query selecteren voor Cluster-type.
Een database in Azure SQL Database. U gebruikt de database als doelgegevensopslag. Als u geen database in Azure SQL Database hebt, raadpleegt u het artikel Een database in Azure SQL Database maken in de Azure Portal.
Een SSH-client. Zie voor meer informatie Verbinding maken met HDInsight (Apache Hadoop) via SSH.

De vluchtgegevens downloaden

Blader naar Research and Innovative Technology Administration, Bureau of Transportation Statistics.

Wis alle velden op de pagina en selecteer vervolgens de volgende waarden:

Naam	Waarde
Filterjaar	2019
Filterperiode	Januari
Velden	`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`.

Selecteer Download. Er wordt een .zip-bestand gedownload met de gegevensvelden die u hebt geselecteerd.

Gegevens uploaden naar een HDInsight-cluster

Er zijn veel manieren om gegevens te uploaden naar de opslag die is gekoppeld aan een HDInsight-cluster. In dit gedeelte gebruikt u scp om gegevens te uploaden. Zie Gegevens uploaden naar HDInsight voor informatie over andere manieren om gegevens te uploaden.

Upload het .zip-bestand naar het hoofdknooppunt van het HDInsight-cluster. Bewerk de onderstaande opdracht door FILENAME te vervangen door de naam van het .zip-bestand en door CLUSTERNAME te vervangen door de naam van het HDInsight-cluster. Open vervolgens een opdrachtprompt, stel de werkmap in op de bestandslocatie en voer de opdracht in:
```
scp FILENAME.zip sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:FILENAME.zip
```
Voer Ja of Nee in om door te gaan als u hierom wordt gevraagd. De tekst wordt niet weergegeven in het venster terwijl u typt.
Nadat het uploaden is voltooid, maakt u via SSH verbinding met het cluster. Bewerk de onderstaande opdracht door CLUSTERNAME te vervangen door de naam van het HDInsight-cluster. Voer vervolgens de volgende opdracht in:
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
```
Stel de omgevingsvariabele in zodra een SSH-verbinding tot stand is gebracht. Vervang FILE_NAME, SQL_SERVERNAME, SQL_DATABASE, SQL_USER en SQL_PASWORD met de juiste waarden. Voer vervolgens de opdracht in:
```
export FILENAME=FILE_NAME
export SQLSERVERNAME=SQL_SERVERNAME
export DATABASE=SQL_DATABASE
export SQLUSER=SQL_USER
export SQLPASWORD='SQL_PASWORD'
```
Pak het zip-bestand uit door de onderstaande opdracht in te voeren:
```
unzip $FILENAME.zip
```
Maak een map in de HDInsight-opslag en kopieer het .csv-bestand vervolgens naar de map door de onderstaande opdracht in te voeren:
```
hdfs dfs -mkdir -p /tutorials/flightdelays/data
hdfs dfs -put $FILENAME.csv /tutorials/flightdelays/data/
```

Gegevens transformeren met behulp van een Hive-query

Er zijn veel manieren om een Hive-taak uit te voeren in een HDInsight-cluster. In dit gedeelte gebruikt u Beeline om een Hive-taak uit te voeren. Zie Hive in Apache HDInsight gebruiken voor meer informatie over de andere methoden voor het uitvoeren van een Hive-taak.

Als onderdeel van de Hive-taak, importeert u de gegevens uit het CSV-bestand naar een Hive-tabel met de naam Delays.

Gebruik op de SSH-prompt die al is geopend voor het HDInsight-cluster de volgende opdracht om een nieuw bestand met de naam flightdelays.hql te maken en bewerken:
```
nano flightdelays.hql
```

Gebruik de volgende tekst als de inhoud van dit bestand:

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;

Om het bestand op te slaan, drukt u achtereenvolgens op Ctrl + X, op y en op Enter.
Gebruik de volgende opdracht om Hive te starten en het bestand flightdelays.hql uit te voeren:
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http' -f flightdelays.hql
```
Als het script flightdelays.hql is voltooid, gebruikt u de volgende opdracht om een interactieve Beeline-sessie te openen:
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'
```
Wanneer u de prompt jdbc:hive2://localhost:10001/> ziet, gebruikt u de volgende query om gegevens op te halen uit de geïmporteerde gegevens van vertraagde vluchten:
```
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;
```
Met deze query haalt u een lijst op met plaatsen waar er vertragingen door het weer zijn ontstaan, samen met de gemiddelde vertragingstijd. Deze gegevens worden opgeslagen in /tutorials/flightdelays/output. Later worden de gegevens met Sqoop vanaf deze locatie gelezen en geëxporteerd naar Azure SQL Database.
Sluit Beeline af door !quit in te voeren bij de opdrachtprompt.

Een SQL-databasetabel maken

Er zijn veel manieren om verbinding te maken met SQL Database en een tabel te maken. In de volgende stappen wordt FreeTDS gebruikt vanuit het HDInsight-cluster.

Gebruik de volgende opdracht vanuit de open SSH-verbinding met het cluster om FreeTDS te installeren:
```
sudo apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin
```

Nadat de installatie is voltooid, gebruikt u de volgende opdracht om verbinding te maken met SQL Database:

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

U ziet uitvoer die vergelijkbaar is met de volgende tekst:

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

Voer de volgende regels in bij de prompt 1>:

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

Wanneer u de instructie GO invoert, worden de vorige instructies geëvalueerd. Met deze instructie maakt u een tabel met de naam delays, met een geclusterde index.

Gebruik de volgende query om te controleren of de tabel is gemaakt:

SELECT * FROM information_schema.tables
GO

De uitvoer lijkt op het volgende:

TABLE_CATALOG   TABLE_SCHEMA    TABLE_NAME      TABLE_TYPE
databaseName       dbo             delays        BASE TABLE

Voer exit als reactie op de prompt 1> om het hulpprogramma tsql af te sluiten.

Gegevens met Apache Sqoop exporteren naar SQL Database

In de vorige gedeelten hebt u de getransformeerde gegevens op /tutorials/flightdelays/output gekopieerd. In deze sectie gebruikt u Sqoop om de gegevens in /tutorials/flightdelays/output te exporteren naar de tabel die u hebt gemaakt in Azure SQL Database.

Controleer of Sqoop uw SQL-database kan zien door de volgende opdracht in te voeren:
```
sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433 --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD
```
Deze opdracht retourneert een lijst met databases, met inbegrip van de database waarin u eerder de tabel delays hebt gemaakt.
Exporteer gegevens van /tutorials/flightdelays/output naar de tabel delays door de onderstaande opdracht in te voeren:
```
sqoop export --connect "jdbc:sqlserver://$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 maakt verbinding met de database met de tabel delays en exporteert gegevens uit de map /tutorials/flightdelays/output naar de tabel delays.
Als de sqoop-opdracht is voltooid, gebruikt u het hulpprogramma tsql om verbinding te maken met de database door de onderstaande opdracht in te voeren:
```
TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD
```
Gebruik de volgende instructies om te controleren of de gegevens zijn geëxporteerd naar de tabel delays:
```
SELECT * FROM delays
GO
```
U ziet als het goed is een lijst met gegevens in de tabel. De tabel bevat de plaatsnaam en de gemiddelde vertragingstijd voor vluchten van en naar die plaats.

Typ exit om het hulpprogramma tsql af te sluiten.

Resources opschonen

Nadat u de zelfstudie hebt voltooid, kunt u het cluster verwijderen. Met HDInsight worden uw gegevens opgeslagen in Azure Storage zodat u een cluster veilig kunt verwijderen wanneer deze niet wordt gebruikt. Voor een HDInsight-cluster worden ook kosten in rekening gebracht, zelfs wanneer het niet wordt gebruikt. Aangezien de kosten voor het cluster vaak zoveel hoger zijn dan de kosten voor opslag, is het financieel gezien logischer clusters te verwijderen wanneer ze niet worden gebruikt.

Als u een cluster wilt verwijderen, raadpleegt u HDInsight-cluster verwijderen met behulp van uw browser, PowerShell of de Azure CLI.

Volgende stappen

In deze zelfstudie hebt u een CSV-bestand met onbewerkte gegevens geïmporteerd in een HDInsight-clusteropslag, waarna u de gegevens hebt getransformeerd met behulp van Interactive Query in Azure HDInsight. Ga naar de volgende zelfstudie voor meer informatie over de Apache Hive Warehouse Connector.

Apache Spark en Apache Hive integreren met Hive Warehouse Connector

Delen via