Questo documento descrive come eseguire il deployment dell'architettura in Utilizzare Apache Hive su Dataproc.
Questo documento è rivolto ai cloud architect e ai data engineer che interessato al deployment di Apache Hive su Dataproc e Hive Metastore in in Cloud SQL.
Architettura
In questa guida al deployment eseguirai il deployment di tutte le risorse di computing dei servizi in Nella stessa regione Google Cloud per ridurre al minimo la latenza di rete e i costi di trasporto della rete.
Il seguente diagramma mostra il ciclo di vita di una query Hive.
Nel diagramma, il client Hive invia una query, che viene elaborata, recuperata e viene restituito. L'elaborazione avviene nel server Hive. I dati vengono da un magazzino Hive memorizzato in un bucket regionale in di archiviazione ideale in Cloud Storage.
Obiettivi
- Creare un'istanza MySQL su Cloud SQL per il metastore Hive.
- Eseguire il deployment dei server Hive su Dataproc.
- Installa il Proxy Cloud SQL sulle istanze del cluster Dataproc.
- Carica i dati Hive in Cloud Storage.
- Eseguire query Hive su più cluster Dataproc.
Costi
Questo deployment utilizza i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:
- Dataproc
- Cloud Storage
- Cloud SQL
Puoi utilizzare lo Calcolatore prezzi per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto.
I nuovi utenti Google Cloud potrebbero essere idonei per un prova gratuita.
Al termine del deployment, potrai evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per maggiori informazioni, vedi Pulizia.
Prima di iniziare
Nella pagina del selettore progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come fare a verifica se la fatturazione è abilitata su un progetto.
inizializza l'ambiente
Avvia un'istanza di Cloud Shell:
In Cloud Shell imposta la zona Compute Engine predefinita sulla zona dove creerai i tuoi cluster Dataproc.
export PROJECT=$(gcloud info --format='value(config.project)') export REGION=REGION export ZONE=ZONE gcloud config set compute/zone ${ZONE}Sostituisci quanto segue:
REGION: la regione in cui vuoi creare il cluster, ad esempious-central1.ZONE: la zona in cui vuoi creare il cluster, ad esempious-central1-a.
Abilita le API Admin Dataproc e Cloud SQL esegui questo comando in Cloud Shell:
gcloud services enable dataproc.googleapis.com sqladmin.googleapis.com
(Facoltativo) Creazione del bucket del warehouse
Se non hai un bucket Cloud Storage per archiviare i dati Hive,
crea un bucket di warehouse (puoi eseguire i comandi seguenti
in Cloud Shell) sostituendo BUCKET_NAME con un nome di bucket univoco:
export WAREHOUSE_BUCKET=BUCKET_NAME
gcloud storage buckets create gs://${WAREHOUSE_BUCKET} --location=${REGION}
Creazione dell'istanza Cloud SQL
In questa sezione creerai una nuova istanza Cloud SQL che in seguito utilizzato per ospitare il metastore Hive.
In Cloud Shell, crea una nuova istanza Cloud SQL:
gcloud sql instances create hive-metastore \
--database-version="MYSQL_5_7" \
--activation-policy=ALWAYS \
--zone ${ZONE}Il completamento di questo comando potrebbe richiedere alcuni minuti.
Creazione di un cluster Dataproc
Crea il primo cluster Dataproc, sostituendo CLUSTER_NAME con un nome come hive-cluster :
gcloud dataproc clusters create CLUSTER_NAME \
--scopes sql-admin \
--region ${REGION} \
--initialization-actions gs://goog-dataproc-initialization-actions-${REGION}/cloud-sql-proxy/cloud-sql-proxy.sh \
--properties "hive:hive.metastore.warehouse.dir=gs://${WAREHOUSE_BUCKET}/datasets" \
--metadata "hive-metastore-instance=${PROJECT}:${REGION}:hive-metastore" \
--metadata "enable-cloud-sql-proxy-on-workers=false"Note:
- Devi fornire i
sql-adminambito di accesso per consentire alle istanze del cluster di accedere all'API Cloud SQL Admin. - Inserisci l'azione di inizializzazione in uno script che memorizzi in un
nel bucket Cloud Storage, utilizzandolo come riferimento
--initialization-actionsflag. Consulta: Azioni di inizializzazione: considerazioni e linee guida importanti per saperne di più. - Tu fornisci l'URI del bucket del warehouse Hive nella
hive:hive.metastore.warehouse.dirproprietà. Questa operazione configura Hive di lettura e scrittura nella posizione corretta. Questa proprietà deve contenere almeno una directory (ad esempio,gs://my-bucket/my-directory); Hive non funzionerà correttamente se questa proprietà è impostata sul nome di un bucket senza una directory (ad esempio,gs://my-bucket). - Devi specificare
enable-cloud-sql-proxy-on-workers=falseper garantire che Il proxy Cloud SQL viene eseguito solo su nodi master, e questo è sufficiente per il servizio metastore Hive per funzionare ed evita il carico non necessario in Cloud SQL. Sei tu a fornire il proxy Cloud SQL azione di inizializzazione che Dataproc esegue automaticamente su tutte le istanze del cluster. L'azione svolge le seguenti operazioni:
- Installa il proxy Cloud SQL.
- Stabilisce una connessione sicura a Cloud SQL
specificata nel parametro dei metadati
hive-metastore-instance. - Crea l'utente
hivee il database del metastore Hive.
Puoi vedere codice completo per l'azione di inizializzazione del proxy Cloud SQL su GitHub.
Questo deployment utilizza un'istanza Cloud SQL con indirizzo IP pubblico. Se ma utilizzi un'istanza con solo un indirizzo IP privato, puoi forzare il proxy a utilizzare l'indirizzo IP privato passando il parametro
--metadata "use-cloud-sql-private-ip=true".
Creazione di una tabella Hive
In questa sezione, caricherai un set di dati di esempio nel bucket di warehouse, creerai un nuova tabella Hive ed eseguire alcune query HiveQL su quel set di dati.
Copia il set di dati di esempio nel bucket del warehouse:
gcloud storage cp gs://hive-solution/part-00000.parquet \ gs://${WAREHOUSE_BUCKET}/datasets/transactions/part-00000.parquetIl set di dati di esempio viene compresso Pacchino e contiene migliaia di record di transazioni bancarie fittizi con tre colonne: data, importo e tipo di transazione.
Crea una tabella Hive esterna per il set di dati:
gcloud dataproc jobs submit hive \ --cluster CLUSTER_NAME \ --region ${REGION} \ --execute " CREATE EXTERNAL TABLE transactions (SubmissionDate DATE, TransactionAmount DOUBLE, TransactionType STRING) STORED AS PARQUET LOCATION 'gs://${WAREHOUSE_BUCKET}/datasets/transactions';"
Esecuzione di query Hive
All'interno di Dataproc, puoi utilizzare diversi strumenti per eseguire query Hive. In questa sezione, imparerai a eseguire query utilizzando i seguenti strumenti:
- di Dataproc API Hive job.
- Beeline un popolare client a riga di comando basato su SQLLine.
- SparkSQL API di Apache Spark per eseguire query sui dati strutturati.
In ogni sezione, esegui una query di esempio.
Esecuzione di query su Hive con l'API Dataproc Jobs
Esegui questa semplice query HiveQL per verificare che il file Parquet sia correttamente collegato alla tabella Hive:
gcloud dataproc jobs submit hive \
--cluster CLUSTER_NAME \
--region ${REGION} \
--execute "
SELECT *
FROM transactions
LIMIT 10;"L'output include quanto segue:
+-----------------+--------------------+------------------+ | submissiondate | transactionamount | transactiontype | +-----------------+--------------------+------------------+ | 2017-12-03 | 1167.39 | debit | | 2017-09-23 | 2567.87 | debit | | 2017-12-22 | 1074.73 | credit | | 2018-01-21 | 5718.58 | debit | | 2017-10-21 | 333.26 | debit | | 2017-09-12 | 2439.62 | debit | | 2017-08-06 | 5885.08 | debit | | 2017-12-05 | 7353.92 | authorization | | 2017-09-12 | 4710.29 | authorization | | 2018-01-05 | 9115.27 | debit | +-----------------+--------------------+------------------+
Esecuzione di query su Hive con Beeline
Apri una sessione SSH con l'istanza master di Dataproc(
CLUSTER_NAME-m):gcloud compute ssh CLUSTER_NAME-m
Nel prompt dei comandi dell'istanza master, apri una sessione Beeline:
beeline -u "jdbc:hive2://localhost:10000"
Note:
Puoi anche fare riferimento al nome dell'istanza master come host anziché
localhost:beeline -u "jdbc:hive2://CLUSTER_NAME-m:10000"
Se utilizzassi la modalità ad alta disponibilità con 3 master, utilizzare il seguente comando:
beeline -u "jdbc:hive2://CLUSTER_NAME-m-0:2181,CLUSTER_NAME-m-1:2181,CLUSTER_NAME-m-2:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=hiveserver2"
Quando viene visualizzato il prompt di Beeline, esegui la seguente query HiveQL:
SELECT TransactionType, AVG(TransactionAmount) AS AverageAmount FROM transactions WHERE SubmissionDate = '2017-12-22' GROUP BY TransactionType;
L'output include quanto segue:
+------------------+--------------------+ | transactiontype | averageamount | +------------------+--------------------+ | authorization | 4890.092525252529 | | credit | 4863.769269565219 | | debit | 4982.781458176331 | +------------------+--------------------+
Chiudi la sessione Beeline:
!quit
Chiudi la connessione SSH:
exit
Esecuzione di query su Hive con SparkSQL
Apri una sessione SSH con l'istanza master di Dataproc:
gcloud compute ssh CLUSTER_NAME-m
Nel prompt dei comandi dell'istanza master, apri un nuovo PySpark sessione shell:
pyspark
Quando viene visualizzato il prompt della shell PySpark, digita il seguente codice Python:
from pyspark.sql import HiveContext hc = HiveContext(sc) hc.sql(""" SELECT SubmissionDate, AVG(TransactionAmount) as AvgDebit FROM transactions WHERE TransactionType = 'debit' GROUP BY SubmissionDate HAVING SubmissionDate >= '2017-10-01' AND SubmissionDate < '2017-10-06' ORDER BY SubmissionDate """).show()L'output include quanto segue:
+-----------------+--------------------+ | submissiondate | avgdebit | +-----------------+--------------------+ | 2017-10-01 | 4963.114920399849 | | 2017-10-02 | 5021.493300510582 | | 2017-10-03 | 4982.382279569891 | | 2017-10-04 | 4873.302702503676 | | 2017-10-05 | 4967.696333583777 | +-----------------+--------------------+
Chiudi la sessione PySpark:
exit()
Chiudi la connessione SSH:
exit
Ispezione del metastore Hive
Ora devi verificare che il metastore Hive in Cloud SQL contenga
informazioni sulla tabella transactions.
In Cloud Shell, avvia una nuova sessione MySQL sul Istanza Cloud SQL:
gcloud sql connect hive-metastore --user=root
Quando ti viene richiesta la password utente di
root, non digitare nulla e basta premere il tastoRETURN. Per semplificare questo deployment, non ha impostato alcuna password per l'utenteroot. Per informazioni sull'impostazione di per proteggere ulteriormente il database metastore, consulta Cloud SQL documentazione. L'azione di inizializzazione del proxy Cloud SQL fornisce anche un meccanismo proteggere le password tramite crittografia. Per ulteriori informazioni, consulta repository di codice.Nel prompt dei comandi MySQL, imposta
hive_metastorecome valore predefinito per il resto della sessione:USE hive_metastore;
Verifica che la località del bucket di warehouse sia registrata nel metastore:
SELECT DB_LOCATION_URI FROM DBS;
L'output avrà il seguente aspetto:
+-------------------------------------+ | DB_LOCATION_URI | +-------------------------------------+ | gs://[WAREHOUSE_BUCKET]/datasets | +-------------------------------------+
Verifica che alla tabella venga fatto riferimento correttamente nel metastore:
SELECT TBL_NAME, TBL_TYPE FROM TBLS;
L'output avrà il seguente aspetto:
+--------------+----------------+ | TBL_NAME | TBL_TYPE | +--------------+----------------+ | transactions | EXTERNAL_TABLE | +--------------+----------------+
Verifica che venga fatto riferimento correttamente anche alle colonne della tabella:
SELECT COLUMN_NAME, TYPE_NAME FROM COLUMNS_V2 c, TBLS t WHERE c.CD_ID = t.SD_ID AND t.TBL_NAME = 'transactions';
L'output avrà il seguente aspetto:
+-------------------+-----------+ | COLUMN_NAME | TYPE_NAME | +-------------------+-----------+ | submissiondate | date | | transactionamount | double | | transactiontype | string | +-------------------+-----------+
Verifica che anche il formato di input e la località vengano indicati correttamente:
SELECT INPUT_FORMAT, LOCATION FROM SDS s, TBLS t WHERE s.SD_ID = t.SD_ID AND t.TBL_NAME = 'transactions';
L'output avrà il seguente aspetto:
+---------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+ | INPUT_FORMAT | LOCATION | +---------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+ | org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat | gs://[WAREHOUSE_BUCKET]/datasets/transactions | +---------------------------------------------------------------+------------------------------------------------+
Chiudi la sessione MySQL:
exit
Creazione di un altro cluster Dataproc
In questa sezione creerai un altro cluster Dataproc per verificare che i dati Hive e il metastore Hive possono essere condivisi tra più cluster.
Crea un nuovo cluster Dataproc:
gcloud dataproc clusters create other-CLUSTER_NAME \ --scopes cloud-platform \ --image-version 2.0 \ --region ${REGION} \ --initialization-actions gs://goog-dataproc-initialization-actions-${REGION}/cloud-sql-proxy/cloud-sql-proxy.sh \ --properties "hive:hive.metastore.warehouse.dir=gs://${WAREHOUSE_BUCKET}/datasets" \ --metadata "hive-metastore-instance=${PROJECT}:${REGION}:hive-metastore"\ --metadata "enable-cloud-sql-proxy-on-workers=false"Verifica che il nuovo cluster possa accedere ai dati:
gcloud dataproc jobs submit hive \ --cluster other-CLUSTER_NAME \ --region ${REGION} \ --execute " SELECT TransactionType, COUNT(TransactionType) as Count FROM transactions WHERE SubmissionDate = '2017-08-22' GROUP BY TransactionType;"L'output include quanto segue:
+------------------+--------+ | transactiontype | count | +------------------+--------+ | authorization | 696 | | credit | 1722 | | debit | 2599 | +------------------+--------+
Congratulazioni, hai completato i passaggi del deployment.
Esegui la pulizia
Le seguenti sezioni spiegano come evitare addebiti futuri per il progetto Google Cloud e le risorse Apache Hive e Dataproc utilizzate in questo deployment.
Elimina il progetto Google Cloud
Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alla utilizzate in questo deployment, puoi eliminare il progetto Google Cloud.
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
Eliminazione di singole risorse
Esegui questi comandi in Cloud Shell per eliminare singoli delle risorse anziché eliminare l'intero progetto:
gcloud dataproc clusters delete CLUSTER_NAME --region ${REGION} --quiet
gcloud dataproc clusters delete other-CLUSTER_NAME --region ${REGION} --quiet
gcloud sql instances delete hive-metastore --quiet
gcloud storage rm gs://${WAREHOUSE_BUCKET}/datasets --recursivePassaggi successivi
- Prova BigQuery Il data warehouse aziendale serverless, a scalabilità elevata e a basso costo di Google.
- Dai un'occhiata a questo guida sulla migrazione dei carichi di lavoro Hadoop su Google Cloud.
- Dai un'occhiata a questo azione di inizializzazione per maggiori dettagli su come utilizzare HCatalog per l'Hive su Dataproc.
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