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Azure HDInsight 中的 Hive Warehouse Connector 支持的 Apache Spark 操作

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本文介绍 Hive Warehouse Connector (HWC) 支持的基于 Spark 的操作。 将通过 Apache Spark shell 执行显示的所有示例。

先决条件

完成 Hive Warehouse Connector 设置步骤。

入门

若要启动 spark-shell 会话，请执行以下步骤：

  1. 使用 ssh 命令连接到 Apache Spark 群集。 通过以下方式编辑该命令：将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称，然后输入该命令：

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  2. 在 ssh 会话中，执行以下命令以记下 hive-warehouse-connector-assembly 版本：

    ls /usr/hdp/current/hive_warehouse_connector

  3. 使用上面标记的 hive-warehouse-connector-assembly 版本编辑代码。 然后执行命令启动 spark shell：

    spark-shell --master yarn \
--jars /usr/hdp/current/hive_warehouse_connector/hive-warehouse-connector-assembly-<STACK_VERSION>.jar \
--conf spark.security.credentials.hiveserver2.enabled=false

  4. 启动 spark shell 后，可以使用以下命令启动 Hive Warehouse Connector 实例：

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

使用 Hive 查询创建 Spark 数据帧

使用 HWC 库的所有查询的结果都将作为数据帧返回。 以下示例演示如何创建基本的 hive 查询。

hive.setDatabase("default")
val df = hive.executeQuery("select * from hivesampletable")
df.filter("state = 'Colorado'").show()

查询的结果是 Spark 数据帧，可以与 MLIB 和 SparkSQL 等 Spark 库一起使用。

将 Spark 数据帧写入 Hive 表

Spark 本身不支持写入 Hive 的托管 ACID 表。 但是，使用 HWC 可以将任何数据帧写入 Hive 表。 以下示例演示了此功能的用法：

  1. 创建名为 sampletable_colorado 的表，并使用以下命令指定其列：

    hive.createTable("sampletable_colorado").column("clientid","string").column("querytime","string").column("market","string").column("deviceplatform","string").column("devicemake","string").column("devicemodel","string").column("state","string").column("country","string").column("querydwelltime","double").column("sessionid","bigint").column("sessionpagevieworder","bigint").create()

  2. 筛选列 state 等于 Colorado 的表 hivesampletable。 此 hive 查询使用 write 函数返回存储在 Hive 表 sampletable_colorado 中的 Spark 数据帧和结果。

    hive.table("hivesampletable").filter("state = 'Colorado'").write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseConnector").mode("append").option("table","sampletable_colorado").save()

  3. 使用以下命令查看结果：

    hive.table("sampletable_colorado").show()

    hive 仓库连接器显示 hive 表。

结构化流写入

使用 Hive Warehouse Connector，可以使用 Spark 流将数据写入 Hive 表。

重要

启用 ESP 的 Spark 4.0 群集不支持结构化流写入。

按照相应步骤将数据从 localhost 端口 9999 上的 Spark 流引入到 Hive 表中。 Hive Warehouse Connector。

  1. 从打开的 Spark shell 中，使用以下命令启动 spark 流：

    val lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port",9999).load()

  2. 通过执行以下步骤，为创建的 Spark 流生成数据：

    1. 在同一个 Spark 群集上打开另一个 SSH 会话。
    2. 在命令提示符下键入 nc -lk 9999。 此命令使用 netcat 实用工具将数据从命令行发送到指定端口。

  3. 返回到第一个 SSH 会话，并创建新的 Hive 表来保存流数据。 在 spark-shell 中输入以下命令：

    hive.createTable("stream_table").column("value","string").create()

  4. 然后，使用以下命令将流数据写入新建的表：

    lines.filter("value = 'HiveSpark'").writeStream.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.streaming.HiveStreamingDataSource").option("database", "default").option("table","stream_table").option("metastoreUri",spark.conf.get("spark.datasource.hive.warehouse.metastoreUri")).option("checkpointLocation","/tmp/checkpoint1").start()

    重要

    由于 Apache Spark 的已知问题，目前必须手动设置 metastoreUri 和 database 选项。 有关此问题的详细信息，请参阅 SPARK-25460。

  5. 返回到另一个 SSH 会话，然后输入以下值：

    foo
HiveSpark
bar

  6. 返回到第一个 SSH 会话，并记下简单的活动。 若要查看数据，请使用以下命令：

    hive.table("stream_table").show()

使用 Ctrl + C 在第二个 SSH 会话上停止 netcat。 使用 :q 在第一个 SSH 会话中退出 spark shell。

后续步骤