Hadoop流程---从tpch到hive

      刚接触Hadoop，看了一周的Hadoop及其相应的组件，感觉效果不是很明显，于是将找个例子练一下手，跑一个流程，加深对hadoop的理解。

      设计的流程如下：

         TPC_H--->HdFS---->MapRecude---->Hive(paration)----->DB

      即：从TPC_H生产10G的数据，将数据上传到HDFS中，编写MapReduce函数，对数据进行处理，将处理后的数据存放在Hive中，在Hive中仿照TPC_H的22条sql数据，写22条相应的HQL，并将结果保存在db中。

      下面将逐步完成上述的流程

一、通过TPC_H生产相应的数据

   1. 什么是TPC_H

        TPC-H(商业智能计算测试)是TPC的重要测试标准之一，主要用来模拟真实商业的应用环境。 
        TPC-H 用 3NF 实现了一个数据仓库,共包含 8 个基本关系/表,其中表REGION和表NATION的记录数是固定的(分别为5和25)，其它6个表的记录数，则随所设定的参数SF而有所不同，其数据量可以设定从 1GB～3TB 不等。有8个级别供用户选择。 

  2.从TPC_H导出数据

       1) 首先从TPC_H的官方网站下载最新版本的TPC_H压缩包，下载地址为 http://www.tpc.org/tpch/ 。注意下面的操作我是在Linux环境下完成的，在win下也可以，部分设置不一样而已。

       2) 解压下载的压缩文件，会有两个文件，1个是dbgen 1个是ref_data

       3) 在dbgen目录下，将makefile.sute文件复制，并将文件名修改为makefile.接着修改这个makefile文件按的部分参数

       shell>cp makefile.sute makefile

       shell>vim makefile

       具体改的参数有：

          cc = gcc

           ……

           DATABASE = SQLSERVER(也可以选择其他类型的DB)

           MACHINE = LINUX(选择运行的平台)

          WORKLOAD = TPCH

      4) 修改完成后，保存这个文件,然后在命令行进入dbgen的目录下，输入“make”就可以调用make解释器去执行你修改后的makefile了。

      shell>make

     5)  运行dbgen来生产tbl文件。

       shell>./dbgen -s 10

       “./”是一个路径，“./dbgen”表示在当前路径下执行dbgen，其后是参数.简单来说，我们可以替换的参数有（1）-s后面的数字，10代表生产10倍的数据（即10G）；

     6) 结束后，可以发现在当前的目录下，生成了8个*.tbl文件，总大小为10G

     注：TPC_H不是此次的重点，再次只是简单的介绍一下，如果需要详细的了解，请查看官方网站相关说明，再次有一篇比较入门的介绍TPC_H（以及导出数据）的文章，推荐给大家。http://blog.csdn.net/czpthegreat/article/details/6303071  

二、将生成的数据从本地复制到HDFS中。

     在本地中，我们将TPC_H生成的数据放在如下目录中，

       /share/bigdata/tpch_data/data/

     这一步操作简单，只需使用如下命令即可

hadoop fs -put /share/bigdata/tpch_data/data /user/root/tpch

     在本地中，由于目标的文件都很大，比如lineitem.tbl文件有7个多G的数据，打开这么大的文件显然是很费时，而且也没有必要使用这么大的文件来检验mapreduce函数的正确性（这才是主要的原因），在本例中，我们取其中的一部分作为测试数据，检验我们mapreduce函数的正确性。我写了一个shell脚本，通过此脚本我们可以指定要处理的文件，并指定需要截取的行，并将结果输出到指定的文件中。

   shell脚本为：

         

#!/bin/bash
printf "Please input the path of file which need to read: "
read fileName
printf "Please input the path of file which saves the result: "
read outPut
printf "startRow: "
read startRow
printf "endRow:"
read endRow
#sed -n "$startRow","$endRow"P /share/bigdata/tpch_data/data/$fileName
sed -n ""$startRow","$endRow"w $outPut" /share/bigdata/tpch_data/data/$fileName

    生成的测试文件放在如下目录中：

     /share/bigdata/tpch_data//data/analytics

    我们也将这些文件复制至hdfs中：

hadoop fs -put /share/bigdata/tpch_data/data /user/root/tpch

三、编写并运行MapReduce函数

    本地中我们只是简单的对lineitem.tbl文件中的quantity列进行处理。选取quantity值>30的行。具体代码如下，由于代码比较简单，因此再次我就不介绍了

    

FilterItemLine.java(这个名字没取好，应该用FilterLineItem)

package uap.pub.hadoop.tpch.lineitem;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class FilterItemLine {

	/**
	 * @param args
	 * @throws IOException
	 * @throws ClassNotFoundException
	 * @throws InterruptedException
	 */
	public static void main(String[] args) throws IOException,
			InterruptedException, ClassNotFoundException {
		Configuration conf = new Configuration();
//		conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.133.101:9001");// 全局
		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
				.getRemainingArgs();
		if (otherArgs.length != 2) {
			System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
			System.exit(2);
		}
		Job job = new Job(conf, "Filter ItemLine");
		job.setJarByClass(FilterItemLine.class);
		job.setMapperClass(FilterItemLineMapper.class);
		job.setReducerClass(FilterItemLineReducer.class);

		job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
		job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

		job.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);//Map端key输出的格式
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);//Map端value输出的格式
		job.setOutputKeyClass(Text.class);//Reduce端key输出的格式
		job.setOutputValueClass(Text.class);//Reduce端value输出的格式

		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}

}

　　FilterItemLineMapper .java

package uap.pub.hadoop.tpch.lineitem;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class FilterItemLineMapper extends
		Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {

	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		String line = value.toString();
		// 获取quantity字段
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(line, "|");
		int i = 0;
		String str_quantity = null;
		while (st.hasMoreTokens()) {
			String nextToken = st.nextToken();
			if (i == 4) {
				str_quantity = nextToken;
				break;
			}
			i++;
		}
		if (!StringUtils.isEmpty(str_quantity)) {
			int quantity = Integer.parseInt(str_quantity);
			if (quantity >= 30) {
				context.write(key, value);
			}
		}

	}
}

FilterItemLineReducer.java　　

package uap.pub.hadoop.tpch.lineitem;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class FilterItemLineReducer extends
        Reducer<LongWritable, Text, Text, Text> {

    protected void reduce(LongWritable key, Iterable<Text> values,
            Context context) throws IOException, InterruptedException {
        Iterator<Text> iterator = values.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Text value = iterator.next();
            context.write(null, value);//本地情况特殊，不需要对数据进行额外的处理，一般情况下，key不设为null
        }
    }
}

 代码写好了，下面就是编译代码，打成jar包，运行代码

   1）编译代码

          javac -classpath /share/hadoop/hadoop-core-1.0.4.jar:/share/hadoop/lib/commons-lang-2.4.jar -d . FilterItemLineMapper.java 

          javac -classpath /share/hadoop/hadoop-core-1.0.4.jar:/share/hadoop/lib/commons-lang-2.4.jar -d . FilterItemLineReducer.java

         javac -classpath ./:/share/hadoop/hadoop-core-1.0.4.jar:/share/hadoop/lib/* -d . FilterItemLine.java

    2)打成jar包

     jar -cvf FilterLineItem.jar -C  java/ .

   3) 运行mapreduce

    hadoop jar /share/bigdata/java/FilterLineItem.jar uap.pub.hadoop.tpch.lineitem.FilterItemLine /user/root/tpch/data/lineitem.tbl /user/root/tpch/fileterlineitem_out  

 注意：运行mapreduce方法时，其中间数据存放的位置为：/share/hadooptmp/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/

  

 四、将数据导入到hive中

      TPC_H生成的数据有8整个tbl文件，我们将这8个文件导入到hive中去

      在hive中表的创建有外部表和内部表，这两个表的区别想必大家都知道，在此处我主要记录自己在创建表的过程中遇到的问题

      1） 创建内部表    

CREATE TABLE IF NOT EXISTS REGION(NATIONKEY INT,NAME STRING,COMMENT1 STRING) COMMENT 'The file of TPCH  is region.tbl' 
    > ROW FORMAT DELIMITED                                                                                                   
    > FIELDS TERMINATED BY '|'                                                                                               
    > STORED AS TEXTFILE;   
   # > LOCATION '/user/root/hive/data/nation';不要使用LOCATION
load data:
LOAD DATA INPATH '/user/root/tpch/data/region.tbl'INTO TABLE REGION;//After load data,we cannot find region.tbl in the directory '/user/root/tpch/data/region.tbl',on the contray,we find it in the directory '/user/hive/warehouse/region/'

在建内部表时，不需要使用LOCATION 关键字，如果使用了，则创建后的表的数据（实际的文件）就会放到此目录下，而不是默认的/user/hive/warehouse/目录下

    

     2）创建外部表

     

hive> CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS nation (NATIONKEY STRING,NAME STRING,REGIONKEY STRING ,NATION_COMMENT STRING)

    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'                                                                    

    > STORED AS TEXTFILE                                                                                               

    > LOCATION '/user/root/tpch/data/nation';一定是个目录，不能是具体的文件

如果创建的是一个外部表，那么就不需要load数据,否则也会将数据移到hive中，但是与内部表不同的时，此时drop表时，数据并不会被删除，只删除了元数据。

   但是使用外部表的时候，需要指定需要链接的hdfs文件的路径（即hive源数据的地址）。

从上述的描述来看，LOCATION针对内部表和外部表的处理时不一样的，内部表是，是将数据移到LOCATION指定的位置，而对于外部表而言，LOCATION指定的是需要链接的数据地址。

 除此之外，LOCATION 一定是个目录，不能是个具体的文件，比如下面的例子就报错了

hive> CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS nation (NATIONKEY STRING,NAME STRING,REGIONKEY STRING ,NATION_COMMENT STRING)
    > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'                                                                    
    > STORED AS TEXTFILE                                                                                               
    > LOCATION '/user/root/tpch/data/nation.tbl';//wrong
FAILED: Error in metadata: MetaException(message:Got exception: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException java.io.FileNotFoundException: Parent path is not a directory: /user/root/tpch/data/nation.tbl
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSDirectory.mkdirs(FSDirectory.java:949)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirsInternal(FSNamesystem.java:2068)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:2029)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.mkdirs(NameNode.java:817)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor24.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:563)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1388)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:1384)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:1382)
)

3）创建分区表