Interfejsy API łącznika usługi Hive Warehouse w usłudze Azure HDInsight

W tym artykule wymieniono wszystkie interfejsy API obsługiwane przez łącznik magazynu Hive. Wszystkie przedstawione poniżej przykłady są uruchamiane przy użyciu sesji łącznika spark-shell i hive Warehouse.

Jak utworzyć sesję łącznika magazynu Hive:

import com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession
val hive = HiveWarehouseSession.session(spark).build()

Wymaganie wstępne

Wykonaj kroki konfiguracji łącznika usługi Hive Warehouse .

Obsługiwane interfejsy API

• Ustaw bazę danych:

  hive.setDatabase("<database-name>")
  

• Wyświetl listę wszystkich baz danych:

  hive.showDatabases()
  

• Wyświetlanie listy wszystkich tabel w bieżącej bazie danych

  hive.showTables()
  

• Opisywanie tabeli

  // Describes the table <table-name> in the current database
  hive.describeTable("<table-name>")
  

  // Describes the table <table-name> in <database-name>
  hive.describeTable("<database-name>.<table-name>")
  

• Usuwanie bazy danych

  // ifExists and cascade are boolean variables
  hive.dropDatabase("<database-name>", ifExists, cascade)
  

• Usuwanie tabeli w bieżącej bazie danych

  // ifExists and purge are boolean variables
  hive.dropTable("<table-name>", ifExists, purge)
  

• Tworzenie bazy danych

  // ifNotExists is boolean variable
  hive.createDatabase("<database-name>", ifNotExists)
  

• Tworzenie tabeli w bieżącej bazie danych

  // Returns a builder to create table
  val createTableBuilder = hive.createTable("<table-name>")
  

  Konstruktor dla tabeli create-table obsługuje tylko poniższe operacje:

  // Create only if table does not exists already
  createTableBuilder = createTableBuilder.ifNotExists()
  

  // Add columns
  createTableBuilder = createTableBuilder.column("<column-name>", "<datatype>")
  

  // Add partition column
  createTableBuilder = createTableBuilder.partition("<partition-column-name>", "<datatype>")
  

  // Add table properties
  createTableBuilder = createTableBuilder.prop("<key>", "<value>")
  

  // Creates a bucketed table,
  // Parameters are numOfBuckets (integer) followed by column names for bucketing
  createTableBuilder = createTableBuilder.clusterBy(numOfBuckets, "<column1>", .... , "<columnN>")
  

  // Creates the table
  createTableBuilder.create()
  

  Uwaga

  Ten interfejs API tworzy tabelę sformatowaną w formacie ORC w lokalizacji domyślnej. W przypadku innych funkcji/opcji lub tworzenia tabeli przy użyciu zapytań hive użyj interfejsu executeUpdate API.

• Odczytywanie tabeli

  // Returns a Dataset<Row> that contains data of <table-name> in the current database
  hive.table("<table-name>")
  

• Wykonywanie poleceń DDL na serwerze HiveServer2

  // Executes the <hive-query> against HiveServer2
  // Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
  hive.executeUpdate("<hive-query>")
  

  // Executes the <hive-query> against HiveServer2
  // Throws exception, if propagateException is true and query threw exception in HiveServer2
  // Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
  hive.executeUpdate("<hive-query>", propagateException) // propagate exception is boolean value
  

• Wykonywanie zapytania hive i ładowanie wyniku w zestawie danych

  • Wykonywanie zapytania za pośrednictwem demonów LLAP. [Zalecane]

    // <hive-query> should be a hive query 
    hive.executeQuery("<hive-query>")
    

  • Wykonywanie zapytania za pośrednictwem serwera HiveServer2 za pośrednictwem JDBC.

    Ustaw spark.datasource.hive.warehouse.smartExecution wartość na false w konfiguracjach platformy Spark przed rozpoczęciem sesji platformy Spark, aby użyć tego interfejsu API

    hive.execute("<hive-query>")
    

• Zamykanie sesji łącznika magazynu Hive

  // Closes all the open connections and
  // release resources/locks from HiveServer2
  hive.close()
  

• Wykonywanie zapytania Scalanie programu Hive

  Ten interfejs API tworzy zapytanie scalania programu Hive w poniższym formacie

  MERGE INTO <current-db>.<target-table> AS <targetAlias> USING <source expression/table> AS <sourceAlias>
  ON <onExpr>
  WHEN MATCHED [AND <updateExpr>] THEN UPDATE SET <nameValuePair1> ... <nameValuePairN>
  WHEN MATCHED [AND <deleteExpr>] THEN DELETE
  WHEN NOT MATCHED [AND <insertExpr>] THEN INSERT VALUES <value1> ... <valueN>
  

  val mergeBuilder = hive.mergeBuilder() // Returns a builder for merge query
  

  Program Builder obsługuje następujące operacje:

  mergeBuilder.mergeInto("<target-table>", "<targetAlias>")
  

  mergeBuilder.using("<source-expression/table>", "<sourceAlias>")
  

  mergeBuilder.on("<onExpr>")
  

  mergeBuilder.whenMatchedThenUpdate("<updateExpr>", "<nameValuePair1>", ... , "<nameValuePairN>")
  

  mergeBuilder.whenMatchedThenDelete("<deleteExpr>")
  

  mergeBuilder.whenNotMatchedInsert("<insertExpr>", "<value1>", ... , "<valueN>");
  

  // Executes the merge query
  mergeBuilder.merge()
  

• Zapisywanie zestawu danych w tabeli Hive w partii

  df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseConnector")
     .option("table", tableName)
     .mode(SaveMode.Type)
     .save()
  

  • Nazwa_tabeli powinna mieć postać <db>.<table> lub <table>. Jeśli nie podano nazwy bazy danych, tabela zostanie przeszukana/utworzona w bieżącej bazie danych

  • Typy saveMode to:

    • Dołączanie: dołącza zestaw danych do danej tabeli

    • Zastąp: zastępuje dane w danej tabeli zestawem danych

    • Ignoruj: Pomija zapis, jeśli tabela już istnieje, nie jest zgłaszany błąd

    • ErrorIfExists: zgłasza błąd, jeśli tabela już istnieje

• Pisanie zestawu danych w tabeli Hive przy użyciu funkcji HiveStreaming

  df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveStreamingDataSource")
     .option("database", databaseName)
     .option("table", tableName)
     .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
  // .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
     .save()
  
   // To write to static partition
   df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveStreamingDataSource")
     .option("database", databaseName)
     .option("table", tableName)
     .option("partition", partition)
     .option("metastoreUri", "<HMS URI>")
  // .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
     .save()
  

  Uwaga

  Zapisy strumienia zawsze dołączają dane.

• Zapisywanie strumienia spark w tabeli Hive

  stream.writeStream
      .format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.streaming.HiveStreamingDataSource")
      .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
      .option("database", databaseName)
      .option("table", tableName)
    //.option("partition", partition) , add if inserting data in partition
    //.option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
      .start()