Diffuser un sujet Kafka vers Hive

Apache Kafka est une plate-forme de streaming distribué Open Source pour les pipelines de données en temps réel et l'intégration de données. Il fournit un système de streaming efficace et évolutif pour une utilisation dans diverses applications, y compris:

  • Analyse en temps réel
  • Traitement par flux
  • Agrégation de journaux
  • Messagerie distribuée
  • Streaming d'événements

Objectifs

  1. Installez Kafka sur un cluster Dataproc HA avec ZooKeeper (appelé "cluster Dataproc Kafka" dans ce tutoriel).

  2. Créer des données client fictives, puis les publier dans un sujet Kafka.

  3. Créer du parquet Hive et des tables ORC dans Cloud Storage pour recevoir des données de sujet Kafka diffusées en flux continu.

  4. Envoyer une tâche PySpark pour s'abonner au sujet Kafka et le diffuser dans Cloud Storage au format Parquet et ORC

  5. Exécutez une requête sur les données de la table Hive diffusées en flux continu pour compter les messages Kafka diffusés.

Coûts

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  4. Activer les API Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage.

    Activer les API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  7. Activer les API Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage.

    Activer les API

    8.
  8. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Buckets Cloud Storage.

    Accéder à la page "Buckets"

  9. Cliquez sur Créer un bucket.
  10. Sur la page Créer un bucket, saisissez les informations concernant votre bucket. Pour passer à l'étape suivante, cliquez sur Continuer.
    • Pour nommer votre bucket, saisissez un nom qui répond aux exigences de dénomination des buckets.
    • Pour Choisir l'emplacement de stockage des données, procédez comme suit :
      • Sélectionnez une option de type d'emplacement.
      • Sélectionnez une option Location (Emplacement).
    • Pour Choisir une classe de stockage par défaut pour vos données, sélectionnez une classe de stockage.
    • Pour le champ Choisir comment contrôler l'accès aux objets, sélectionnez une option de Contrôle des accès.
    • Sous Paramètres avancés (facultatif), choisissez une méthode de chiffrement, une règle de conservation ou des libellés de bucket.
  11. Cliquez sur Create (Créer).

Étapes du tutoriel

Procédez comme suit pour créer un cluster Dataproc Kafka afin de lire un sujet Kafka dans Cloud Storage au format Parquet OU ORC.

Copier le script d'installation de Kafka dans Cloud Storage

Le script d'action d'initialisation kafka.sh installe Kafka sur un cluster Dataproc.

  1. Parcourez le code.

    #!/bin/bash
#    Copyright 2015 Google, Inc.
#
#    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
#    you may not use this file except in compliance with the License.
#    You may obtain a copy of the License at
#
#        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
#    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
#    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
#    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#    See the License for the specific language governing permissions and
#    limitations under the License.
#
# This script installs Apache Kafka (http://kafka.apache.org) on a Google Cloud
# Dataproc cluster.

set -euxo pipefail

readonly ZOOKEEPER_HOME=/usr/lib/zookeeper
readonly KAFKA_HOME=/usr/lib/kafka
readonly KAFKA_PROP_FILE='/etc/kafka/conf/server.properties'
readonly ROLE="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/dataproc-role)"
readonly RUN_ON_MASTER="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/run-on-master || echo false)"
readonly KAFKA_ENABLE_JMX="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-enable-jmx || echo false)"
readonly KAFKA_JMX_PORT="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-jmx-port || echo 9999)"
readonly INSTALL_KAFKA_PYTHON="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/install-kafka-python || echo false)"

# The first ZooKeeper server address, e.g., "cluster1-m-0:2181".
ZOOKEEPER_ADDRESS=''
# Integer broker ID of this node, e.g., 0
BROKER_ID=''

function retry_apt_command() {
  cmd="$1"
  for ((i = 0; i < 10; i++)); do
    if eval "$cmd"; then
      return 0
    fi
    sleep 5
  done
  return 1
}

function recv_keys() {
  retry_apt_command "apt-get install -y gnupg2 &&\
                     apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys B7B3B788A8D3785C"
}

function update_apt_get() {
  retry_apt_command "apt-get update"
}

function install_apt_get() {
  pkgs="$@"
  retry_apt_command "apt-get install -y $pkgs"
}

function err() {
  echo "[$(date +'%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z')]: $@" >&2
  return 1
}

# Returns the list of broker IDs registered in ZooKeeper, e.g., " 0, 2, 1,".
function get_broker_list() {
  ${KAFKA_HOME}/bin/zookeeper-shell.sh "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" \
    <<<"ls /brokers/ids" |
    grep '\[.*\]' |
    sed 's/\[/ /' |
    sed 's/\]/,/'
}

# Waits for zookeeper to be up or time out.
function wait_for_zookeeper() {
  for i in {1..20}; do
    if "${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh" -server "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" ls /; then
      return 0
    else
      echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}" >&2
  exit 1
}

# Wait until the current broker is registered or time out.
function wait_for_kafka() {
  for i in {1..20}; do
    local broker_list=$(get_broker_list || true)
    if [[ "${broker_list}" == *" ${BROKER_ID},"* ]]; then
      return 0
    else
      echo "Kafka broker ${BROKER_ID} is not registered yet, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to start Kafka broker ${BROKER_ID}." >&2
  exit 1
}

function install_and_configure_kafka_server() {
  # Find zookeeper list first, before attempting any installation.
  local zookeeper_client_port
  zookeeper_client_port=$(grep 'clientPort' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    tail -n 1 |
    cut -d '=' -f 2)

  local zookeeper_list
  zookeeper_list=$(grep '^server\.' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    cut -d '=' -f 2 |
    cut -d ':' -f 1 |
    sort |
    uniq |
    sed "s/$/:${zookeeper_client_port}/" |
    xargs echo |
    sed "s/ /,/g")

  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    # Didn't find zookeeper quorum in zoo.cfg, but possibly workers just didn't
    # bother to populate it. Check if YARN HA is configured.
    zookeeper_list=$(bdconfig get_property_value --configuration_file \
      /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml \
      --name yarn.resourcemanager.zk-address 2>/dev/null)
  fi

  # If all attempts failed, error out.
  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    err 'Failed to find configured Zookeeper list; try "--num-masters=3" for HA'
  fi

  ZOOKEEPER_ADDRESS="${zookeeper_list%%,*}"

  # Install Kafka from Dataproc distro.
  install_apt_get kafka-server || dpkg -l kafka-server ||
    err 'Unable to install and find kafka-server.'

  mkdir -p /var/lib/kafka-logs
  chown kafka:kafka -R /var/lib/kafka-logs

  if [[ "${ROLE}" == "Master" ]]; then
    # For master nodes, broker ID starts from 10,000.
    if [[ "$(hostname)" == *-m ]]; then
      # non-HA
      BROKER_ID=10000
    else
      # HA
      BROKER_ID=$((10000 + $(hostname | sed 's/.*-m-\([0-9]*\)$/\1/g')))
    fi
  else
    # For worker nodes, broker ID is the worker ID.
    BROKER_ID=$(hostname | sed 's/.*-w-\([0-9]*\)$/\1/g')
  fi
  sed -i 's|log.dirs=/tmp/kafka-logs|log.dirs=/var/lib/kafka-logs|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's|^\(zookeeper\.connect=\).*|\1'${zookeeper_list}'|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's,^\(broker\.id=\).*,\1'${BROKER_ID}',' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\nreserved.broker.max.id=100000' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\ndelete.topic.enable=true' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"

  if [[ "${KAFKA_ENABLE_JMX}" == "true" ]]; then
    sed -i '/kafka-run-class.sh/i export KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=localhost -Djava.net.preferIPv4Stack=true"' /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
    sed -i "/kafka-run-class.sh/i export JMX_PORT=${KAFKA_JMX_PORT}" /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
  fi

  wait_for_zookeeper

  # Start Kafka.
  service kafka-server restart

  wait_for_kafka
}

function install_kafka_python_package() {
  KAFKA_PYTHON_PACKAGE="kafka-python==2.0.2"
  if [[ "${INSTALL_KAFKA_PYTHON}" != "true" ]]; then
    return
  fi

  if [[ "$(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} > 2.0" | bc)" -eq 1 ]]; then
    /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  else
    OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
    if [[ "${OS}" == "rocky" ]]; then
      yum install -y python2-pip
    else
      apt-get install -y python-pip
    fi
    pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; } || { sleep 10; pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  fi
}

function remove_old_backports {
  # This script uses 'apt-get update' and is therefore potentially dependent on
  # backports repositories which have been archived.  In order to mitigate this
  # problem, we will remove any reference to backports repos older than oldstable

  # https://github.com/GoogleCloudDataproc/initialization-actions/issues/1157
  oldstable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/oldstable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');
  stable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/stable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');

  matched_files="$(grep -rsil '\-backports' /etc/apt/sources.list*)"
  if [[ -n "$matched_files" ]]; then
    for filename in "$matched_files"; do
      grep -e "$oldstable-backports" -e "$stable-backports" "$filename" || \
        sed -i -e 's/^.*-backports.*$//' "$filename"
    done
  fi
}

function main() {
  OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
  if [[ ${OS} == debian ]] && [[ $(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} <= 2.1" | bc -l) == 1 ]]; then
    remove_old_backports
  fi
  recv_keys || err 'Unable to receive keys.'
  update_apt_get || err 'Unable to update packages lists.'
  install_kafka_python_package

  # Only run the installation on workers; verify zookeeper on master(s).
  if [[ "${ROLE}" == 'Master' ]]; then
    service zookeeper-server status ||
      err 'Required zookeeper-server not running on master!'
    if [[ "${RUN_ON_MASTER}" == "true" ]]; then
      # Run installation on masters.
      install_and_configure_kafka_server
    else
      # On master nodes, just install kafka command-line tools and libs but not
      # kafka-server.
      install_apt_get kafka ||
        err 'Unable to install kafka libraries on master!'
    fi
  else
    # Run installation on workers.
    install_and_configure_kafka_server
  fi
}

main

  2. Copiez le script d'action d'initialisation kafka.sh dans votre bucket Cloud Storage. Ce script installe Kafka sur un cluster Dataproc.

    1. Ouvrez Cloud Shell, puis exécutez la commande suivante : 

      gsutil cp gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/kafka/kafka.sh gs://BUCKET_NAME/scripts/

      Effectuez les remplacements suivants :

      • REGION: kafka.sh est stocké dans des buckets publics avec des tags régionaux dans Cloud Storage. Spécifiez une région Compute Engine proche géographiquement (exemple: us-central1).
      • BUCKET_NAME : nom du bucket Cloud Storage.

Créer un cluster Dataproc Kafka

  1. Ouvrez Cloud Shell, puis exécutez la commande gcloud dataproc clusters create suivante pour créer un cluster de cluster à haute disponibilité Dataproc qui installe les composants Kafka et ZooKeeper:

    gcloud dataproc clusters create KAFKA_CLUSTER \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --image-version=2.1-debian11 \
    --num-masters=3 \
    --enable-component-gateway \
    --initialization-actions=gs://BUCKET_NAME/scripts/kafka.sh

    Remarques :

    • KAFKA_CLUSTER: nom du cluster, qui doit être unique au sein d'un projet. Le nom doit commencer par une lettre minuscule et peut contenir jusqu'à 51 lettres minuscules, chiffres et traits d'union. Il ne peut pas se terminer par un trait d'union. Le nom d'un cluster supprimé peut être réutilisé.
    • PROJECT_ID: projet à associer à ce cluster.
    • REGION: région Compute Engine dans laquelle le cluster sera situé, par exemple us-central1.
      • Vous pouvez ajouter l'option facultative --zone=ZONE pour spécifier une zone dans la région spécifiée, par exemple us-central1-a. Si vous ne spécifiez pas de zone, la fonctionnalité Dataproc autozone placement sélectionne une zone avec la région spécifiée.
    • --image-version: la version d'image Dataproc 2.1-debian11 est recommandée pour ce tutoriel. Remarque: Chaque version d'image contient un ensemble de composants préinstallés, y compris le composant Hive utilisé dans ce tutoriel (consultez la section Versions d'image Dataproc compatibles).
    • --num-master: les nœuds maîtres 3 créent un cluster à haute disponibilité. Le composant ZooKeeper, requis par Kafka, est préinstallé sur un cluster à haute disponibilité.
    • --enable-component-gateway: active la passerelle des composants Dataproc.
    • BUCKET_NAME: nom du bucket Cloud Storage contenant le script d'initialisation /scripts/kafka.sh (consultez la section Copier le script d'installation de Kafka dans Cloud Storage).

Créer un sujet custdata Kafka

Pour créer un sujet Kafka sur le cluster Dataproc Kafka:

  1. Utilisez l'utilitaire SSH pour ouvrir une fenêtre de terminal sur la VM maître du cluster.

  2. Créez un sujet custdata Kafka.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --create --topic custdata

    Remarques :

    • KAFKA_CLUSTER: insérez le nom de votre cluster Kafka. -w-0:9092 signifie l'agent Kafka s'exécutant sur le port 9092 du nœud worker-0.

    • Vous pouvez exécuter les commandes suivantes après avoir créé le sujet custdata:

      # List all topics.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --list

      
# Consume then display topic data.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Count the number of messages in the topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
    --broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Delete topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --delete --topic custdata

Publier du contenu sur le sujet custdata Kafka

Le script suivant utilise l'outil Kafka kafka-console-producer.sh pour générer des données client fictives au format CSV.

  1. Copiez et collez le script dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka. Appuyez sur <return> pour exécuter le script.

    for i in {1..10000}; do \
custname="cust name${i}"
uuid=$(dbus-uuidgen)
age=$((45 + $RANDOM % 45))
amount=$(echo "$(( $RANDOM % 99999 )).$(( $RANDOM % 99 ))")
message="${uuid}:${custname},${age},${amount}"
echo ${message}
done | /usr/lib/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata \
--property "parse.key=true" \
--property "key.separator=:"

    Remarques :

    • KAFKA_CLUSTER: nom de votre cluster Kafka.

  2. Exécutez la commande Kafka suivante pour vérifier que le sujet custdata contient 10 000 messages.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata

    Remarques :

    • KAFKA_CLUSTER: nom de votre cluster Kafka.

    Résultat attendu :

    custdata:0:10000

Créer des tables Hive dans Cloud Storage

Créer des tables Hive pour recevoir des données sur le sujet Kafka diffusées en flux continu Procédez comme suit pour créer des tables Hive cust_parquet (parquet) et cust_orc (ORC) dans votre bucket Cloud Storage.

  1. Insérez votre BUCKET_NAME dans le script suivant, copiez et collez le script dans le terminal SSH du nœud maître du cluster Kafka, puis appuyez sur <return> pour créer un script ~/hivetables.hql (Hive Query Language).

    À l'étape suivante, vous allez exécuter le script ~/hivetables.hql pour créer des tables Parquet et Hive ORC dans votre bucket Cloud Storage.

    cat > ~/hivetables.hql <<EOF
drop table if exists cust_parquet;
create external table if not exists cust_parquet
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as parquet
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_parquet";

    
drop table if exists cust_orc;
create external table if not exists cust_orc
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as orc
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_orc";
EOF

  2. Dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka, envoyez la tâche Hive ~/hivetables.hql pour créer des tables Hive cust_parquet (parquet) et cust_orc (ORC) Hive dans votre bucket Cloud Storage. 

    gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster=KAFKA_CLUSTER \
    --region=REGION \
    -f ~/hivetables.hql

    Remarques :

    • Le composant Hive est préinstallé sur le cluster Dataproc Kafka. Consultez la section Versions 2.1.x pour obtenir la liste des versions des composants Hive incluses dans les images 2.1 récemment publiées.
    • KAFKA_CLUSTER: nom de votre cluster Kafka.
    • REGION: région où se trouve votre cluster Kafka.

Diffuser des custdata Kafka vers des tables Hive

  1. Exécutez la commande suivante dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka pour installer la bibliothèque kafka-python. Un client Kafka est nécessaire pour diffuser les données du sujet Kafka vers Cloud Storage.
    pip install kafka-python

  2. Insérez votre BUCKET_NAME, puis copiez et collez le code PySpark suivant dans le terminal SSH de votre nœud maître de cluster Kafka, puis appuyez sur <return> pour créer un fichier streamdata.py.

    Le script s'abonne au sujet custdata Kafka, puis diffuse les données vers vos tables Hive dans Cloud Storage. Le format de sortie, qui peut être Parquet ou ORC, est transmis au script en tant que paramètre.

    cat > streamdata.py <<EOF
#!/bin/python

import sys
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

def getNameFn (data): return data.split(",")[0]
def getAgeFn  (data): return data.split(",")[1]
def getAmtFn  (data): return data.split(",")[2]

def main(cluster, outputfmt):
    spark = SparkSession.builder.appName("APP").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    Logger = spark._jvm.org.apache.log4j.Logger
    logger = Logger.getLogger(__name__)

    rows = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", cluster+"-w-0:9092").option("subscribe", "custdata") \
    .option("startingOffsets", "earliest")\
    .load()

    getNameUDF = udf(getNameFn, StringType())
    getAgeUDF  = udf(getAgeFn,  StringType())
    getAmtUDF  = udf(getAmtFn,  StringType())

    logger.warn("Params passed in are cluster name: " + cluster + "  output format(sink): " + outputfmt)

    query = rows.select (col("key").cast("string").alias("uuid"),\
        getNameUDF      (col("value").cast("string")).alias("custname"),\
        getAgeUDF       (col("value").cast("string")).alias("age"),\
        getAmtUDF       (col("value").cast("string")).alias("amount"))

    writer = query.writeStream.format(outputfmt)\
            .option("path","gs://BUCKET_NAME/tables/cust_"+outputfmt)\
            .option("checkpointLocation", "gs://BUCKET_NAME/chkpt/"+outputfmt+"wr") \
        .outputMode("append")\
        .start()

    writer.awaitTermination()

if __name__=="__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print ("Invalid number of arguments passed ", len(sys.argv))
        print ("Usage: ", sys.argv[0], " cluster  format")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  orc")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  parquet")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

EOF

  3. Dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka, exécutez spark-submit pour diffuser des données en flux continu vers vos tables Hive dans Cloud Storage.

    1. Insérez le nom de votre KAFKA_CLUSTER et la sortie FORMAT, puis copiez et collez le code suivant dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka, puis appuyez sur <return> pour exécuter le code et diffuser les données custdata de Kafka au format Parquet vers vos tables Hive dans Cloud Storage. 

      spark-submit --packages \
org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.12:3.1.3,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.1.3 \
    --conf spark.history.fs.gs.outputstream.type=FLUSHABLE_COMPOSITE \
    --conf spark.driver.memory=4096m \
    --conf spark.executor.cores=2 \
    --conf spark.executor.instances=2 \
    --conf spark.executor.memory=6144m \
    streamdata.py KAFKA_CLUSTER FORMAT

      Remarques :

      • KAFKA_CLUSTER: insérez le nom de votre cluster Kafka.
      • FORMAT: spécifiez parquet ou orc comme format de sortie. Vous pouvez exécuter la commande successivement pour diffuser les deux formats vers les tables Hive: par exemple, dans le premier appel, spécifiez parquet pour diffuser le sujet Kafka custdata vers la table parquet Hive ; puis, lors du deuxième appel, spécifiez le format orc pour diffuser custdata vers la table ORC Hive.

  4. Une fois que la sortie standard s'est arrêtée dans le terminal SSH, ce qui signifie que toutes les custdata ont été diffusées, appuyez sur <control-c> dans le terminal SSH pour arrêter le processus.

  5. Lister les tables Hive dans Cloud Storage

    gsutil ls -r gs://BUCKET_NAME/tables/*

    Remarques :

    • BUCKET_NAME: insérez le nom du bucket Cloud Storage contenant vos tables Hive (consultez Créer des tables Hive).

Interroger les données diffusées

  1. Dans le terminal SSH du nœud maître de votre cluster Kafka, exécutez la commande hive suivante pour compter les messages custdata Kafka diffusés dans les tables Hive de Cloud Storage.

    hive -e "select count(1) from TABLE_NAME"

    Remarques :

    • TABLE_NAME: spécifiez cust_parquet ou cust_orc comme nom de la table Hive.

    Extrait de résultat attendu:

...
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_....)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
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VERTICES: 02/02  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 9.89 s     
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OK
10000
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    --region=${REGION}