《OD学Hive》第六周20160730

一、Hive的JDBC连接

日志分析结果数据，存储在hive中

<property>
  <name>hive.server2.thrift.port</name>
  <value>10000</value>
  <description>Port number of HiveServer2 Thrift interface.
  Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT</description>
</property>

<property>
  <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
  <value>localhost</value>
  <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift interface.
  Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST</description>
</property>

hive.server2.thrift.bind.host

如果需要远程连接，则改成主机名beifeng-hadoop-02,或者0.0.0.2（表示任何主机都可以连接）

hiveserver2进程的启动:nohup hiveserver2 > /home/beifeng/hiveserver2.start.log 2>&1 &

nohup hive --service hiveserver2 > /home/beifeng/hiveserver2.start.log 2>&1 &
ps -ef | grep HiveServer2
netstat -tlnup | grep 10000

如果需要远程连接，则改成主机名beifeng-hadoop-02,或者0.0.0.2（表示任何主机都可以连接）

JDBC连接
beeline连接客户端beeline

进入beeline交互式窗口以后，

执行：!connect jdbc:hive2://beifeng-hadoop-02:10000

首次用beeline访问Hive，会出现异常

hive.server2.long.polling.timeout

username：用户名一定要用hdfs上的用户，或者对hdfs上与hive相关的目录有写权限的用户名

hive.metastore.warehouse

passwd

二、Sqoop

1. 数据来源：

（1）日志数据：业务系统运行过程中产生的业务日志数据（用户行为数据），上传到hdfs

对于小数据量： shell脚本方式 hdfs dfs -put

对于大数据量： 使用专门框架

Flume：使用mapreduce导数据到

LogStah：ELK   --->  E elasticsearch | L logstach | K kinbana

（2）RMBMS的记录：需要先导入到HDFS上

金融行业，反欺诈模型--》通过分析历史金融交易记录

金融交易记录：一般是存储在DB2、ORACLE

Sqoop框架：

RMDBS <=======> HDFS

Sqoop框架底层本质：还是mapreduce，只需要map，并发执行

2. Sqoop架构

sqoop

sqoop1：包含了sqoop的核心，使用命令操作

sqoop2：在sqoop1的基础上封装了一些服务，比如添加连接池、客户端

导数据其实一般是通过编写脚本，定时去执行。

3. Sqoop安装部署

统一使用cdh版本： 各个框架之间存在版本的兼容性，

Cloudera公司 Doug Cutting

Cloudera Manager：集群监控、管理的工具

cdh版本： hadoop、hive、sqoop、flume、hue、oozie

bin/sqoop help

bin/sqoop export

bin/sqoop import

bin/sqoop list-databases

bin/sqoop list-tables

bin/sqoop --options-file 文件名

4. 项目案例

订单分析：数据来源于RDBMS

统计的需求：

日期维度：年

订单金额总额、平均订单金额、最大订单金额、最小订单金额

日期维度+地域维度：某个国家省份城市+年

订单金额总额、平均订单金额、最大订单金额、最小订单金额

某个客户下：历史、年

订单金额总额、平均订单金额、最大订单金额、最小订单金额

实现实录：

1）将订单记录从RDBMS上导入到HDFS

2）Hive进行统计分析

3）将统计结果数据导出到RDBMS

sqoop export

bin/sqoop --list-databases \

--connection --jdbc:mysql://host:port/database\

--username \

--password

1）用sqoop将数据导入到hdfs

bin/sqoop help import

bin/sqoop import \

--connection --jdbc:mysql://host:port/database\

--username \

--password

--table cust info\

--target-dri hdfs://host/user/beifeng/import/cust_info

--delete-target-dir

增量导入

--check-column  依据字段，类型应该使用数字类型

--incremental 模式 append lastmodified

--last-value 上次导的值

强烈建议使用数字类型的字段进行切分

指定map个数 --num-mappers

默认导入到hdfs上的文件是CSV文件（每个字段之间使用逗号隔开）。

====按照自定义分隔符将RDBMS表数据导入hdfs

Output line formatting arguments：指定MapReduce输出格式

Input parsing arguments：指mapreduce读取数据时解析数据

--fields-terminated-by： 指定分隔符