zoukankan      html  css  js  c++  java

  • 将Hive统计分析结果导入到MySQL数据库表中（一）——Sqoop导入方式

    https://blog.csdn.net/niityzu/article/details/45190787

        交通流的数据分析，需求是对于海量的城市交通数据，需要使用MapReduce清洗后导入到HBase中存储，然后使用Hive外部表关联HBase，对HBase中数据进行查询、统计分析，将分析结果保存在一张Hive表中，最后使用Sqoop将该表中数据导入到MySQL中。整个流程大概如下：

           

    下面我主要介绍Hive关联HBase表——Sqoop导出Hive表到MySQL这些流程，原始数据集收集、MapReduce清洗及WEB界面展示此处不介绍。

    一、HBase数据库表
    [html] view plain copy
     
    1. hbase(main):003:0> list  
    2. TABLE  
    3. transtable  
    4. 1 row(s) in 0.0250 seconds  
    5.   
    6. => ["transtable"]  
    7. hbase(main):004:0> describe 'transtable'  
    8. DESCRIPTION                                                                                                        ENABLED  
    9.  'transtable', {NAME => 'jtxx', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VER true  
    10.  SIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => '2147483647', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLO  
    11.  CKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}  
    12. 1 row(s) in 0.0480 seconds  
    创建一个名叫“transtable”的HBase表，列族是：“jtxx”。HBase中的部分数据如下：
    [html] view plain copy
     
    1. hbase(main):008:0> get 'transtable','32108417000000013220140317000701'  
    2. COLUMN                                        CELL  
    3.  jtxx:cdbh                                    timestamp=1429597736296, value=03  
    4.  jtxx:clbj                                    timestamp=1429597736296, value=0  
    5.  jtxx:cllb                                    timestamp=1429597736296, value=0  
    6.  jtxx:cllx                                    timestamp=1429597736296, value=3  
    7.  jtxx:clsd                                    timestamp=1429597736296, value=127.00  
    8.  jtxx:hphm                                    timestamp=1429597736296, value=xE8x8Bx8FKYV152  
    9.  jtxx:wflx                                    timestamp=1429597736296, value=0  
    10.  jtxx:xsfx                                    timestamp=1429597736296, value=03  
    11. 8 row(s) in 0.1550 seconds  

    二、创建Hive外部表关联HBase表

    [css] view plain copy
     
    1. create external table transJtxx_Hbase  
    2.  (  
    3.     clxxbh string,  
    4.     xsfx string,  
    5.     cdbh string,  
    6.     hphm string,  
    7.     clsd string,  
    8.     cllx string,  
    9.     clbj string,  
    10.     cllb string,  
    11.     wflx string  
    12. )  
    13. stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'   
    14. with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" =":key,jtxx:xsfx,jtxx:cdbh,jtxx:hphm,jtxx:clsd,jtxx:cllx,jtxx:clbj,jtxx:cllb,jtxx:wflx") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "transtable");  

    hbase.columns.mapping要对应hbase数据库transtable表中列族下的列限定符。此处一定要是外部表

    查看是否关联成功，如何执行一条语句能够查询出HBase表中数据，则关联成功。

    [html] view plain copy
     
    1. hive> select *  from transjtxx_hbase where clxxbh like '321084170000000132%';  
    2. Total jobs = 1  
    3. Launching Job 1 out of 1  
    4. Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator  
    5. Starting Job = job_1428394594787_0007, Tracking URL = http://secondmgt:8088/proxy/application_1428394594787_0007/  
    6. Kill Command = /home/hadoopUser/cloud/hadoop/programs/hadoop-2.2.0/bin/hadoop job  -kill job_1428394594787_0007  
    7. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0  
    8. 2015-04-21 17:27:18,136 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%  
    9. 2015-04-21 17:27:35,029 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 12.31 sec  
    10. MapReduce Total cumulative CPU time: 12 seconds 310 msec  
    11. Ended Job = job_1428394594787_0007  
    12. MapReduce Jobs Launched:  
    13. Job 0: Map: 1   Cumulative CPU: 12.31 sec   HDFS Read: 256 HDFS Write: 636 SUCCESS  
    14. Total MapReduce CPU Time Spent: 12 seconds 310 msec  
    15. OK  
    16. 32108417000000013220140317000701        03      03      苏KYV152        127.00  3       0       0       0  
    17. 32108417000000013220140317000705        02      03      苏KRU593        127.00  2       0       0       0  
    18. 32108417000000013220140317000857        03      02      苏KYL920        28.00   4       0       0       0  
    19. 32108417000000013220140317001145        02      02      苏K19V75        136.00  6       0       0       0  
    20. 32108417000000013220140317001157        02      02      鲁QV0897        150.00  4       0       0       0  
    21. 32108417000000013220140317001726        02      02      苏KL2938        23.00   1       0       0       0  
    22. 32108417000000013220140317001836        02      02      苏J5S373        142.00  4       0       0       0  
    23. 32108417000000013220140317001844        02      02      苏KK8332        158.00  3       0       0       0  
    24. 32108417000000013220140317002039        03      02      苏KK8820        17.00   0       0       0       0  
    25. 32108417000000013220140317002206        03      03      苏KK8902        32.00   4       0       0       0  
    26. Time taken: 36.018 seconds, Fetched: 10 row(s)  
    三、创建用于存放查询、统计分析结果的Hive表

    因为此处我是模拟环境，所以我创建一个和hive关联表transjtxx_hbase一样字段类型的表，用于存放查询结果，如下：

    [css] view plain copy
     
    1. hive> create table temptrans  
    2.     > (clxxbh string,  
    3.     >     xsfx string,  
    4.     >     cdbh string,  
    5.     >     hphm string,  
    6.     >     clsd string,  
    7.     >     cllx string,  
    8.     >     clbj string,  
    9.     >     cllb string,  
    10.     >     wflx string  
    11.     > ) ;  
    12. OK  
    13. Time taken: 0.112 seconds  

    四、通过查询结果向Hive表中插入数据

            使用Hive表四种数据导入方式之一——通过SQL查询语句向Hive表中插入数据。（详细介绍可以查看我的另外一篇博文：Hive表中四种不同数据导出方式以及如何自定义导出列分隔符）此处我以查询某个路口过往车辆为例。因为，clxxbh是由路口编号+日期组成，此处不使用overwrite，是因为后续会循环执行，之前导入的数据需要保留，所以必须使用into，如下：

    [css] view plain copy
     
    1. hive> insert into table temptrans select *  from transjtxx_hbase where clxxbh like '321084170000000133%';  
    2. Total jobs = 3  
    3. Launching Job 1 out of 3  
    4. Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator  
    5. Starting Job = job_1428394594787_0009, Tracking URL = http://secondmgt:8088/proxy/application_1428394594787_0009/  
    6. Kill Command = /home/hadoopUser/cloud/hadoop/programs/hadoop-2.2.0/bin/hadoop job  -kill job_1428394594787_0009  
    7. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0  
    8. 2015-04-21 19:05:03,398 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%  
    9. 2015-04-21 19:05:24,091 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 12.71 sec  
    10. MapReduce Total cumulative CPU time: 12 seconds 710 msec  
    11. Ended Job = job_1428394594787_0009  
    12. Stage-4 is selected by condition resolver.  
    13. Stage-3 is filtered out by condition resolver.  
    14. Stage-5 is filtered out by condition resolver.  
    15. Moving data to: hdfs://secondmgt:8020/hive/scratchdir/hive_2015-04-21_19-04-48_325_2835499611469580351-1/-ext-10000  
    16. Loading data to table hive.temptrans  
    17. Table hive.temptrans stats: [numFiles=2, numRows=12, totalSize=1380, rawDataSize=732]  
    18. MapReduce Jobs Launched:  
    19. Job 0: Map: 1   Cumulative CPU: 12.71 sec   HDFS Read: 256 HDFS Write: 815 SUCCESS  
    20. Total MapReduce CPU Time Spent: 12 seconds 710 msec  
    21. OK  
    22. Time taken: 37.229 seconds  
    [css] view plain copy
     
    1. hive> select * from tempTrans;  
    2. OK  
    3. 32108417000000013220140317000701        03      03      苏KYV152        127.00  3       0       0       0  
    4. 32108417000000013220140317000705        02      03      苏KRU593        127.00  2       0       0       0  
    5. 32108417000000013220140317000857        03      02      苏KYL920        28.00   4       0       0       0  
    6. 32108417000000013220140317001145        02      02      苏K19V75        136.00  6       0       0       0  
    7. 32108417000000013220140317001157        02      02      鲁QV0897        150.00  4       0       0       0  
    8. 32108417000000013220140317001726        02      02      苏KL2938        23.00   1       0       0       0  
    9. 32108417000000013220140317001836        02      02      苏J5S373        142.00  4       0       0       0  
    10. 32108417000000013220140317001844        02      02      苏KK8332        158.00  3       0       0       0  
    11. 32108417000000013220140317002039        03      02      苏KK8820        17.00   0       0       0       0  
    12. 32108417000000013220140317002206        03      03      苏KK8902        32.00   4       0       0       0  
    13. 32108417000000013320140317000120        02      02      苏KRW076        0.00    7       0       0       0  
    14. 32108417000000013320140317000206        00      02      苏AHF730        0.00    4       0       0       0  
    15. 32108417000000013320140317000207        02      02      苏KYJ792        0.00    6       0       0       0  
    16. 32108417000000013320140317000530        00      01      苏K53T85        0.00    1       0       0       0  
    17. 32108417000000013320140317000548        03      01      苏KR0737        0.00    7       0       0       0  
    18. 32108417000000013320140317000605        03      02      苏KYU203        0.00    1       0       0       0  
    19. 32108417000000013320140317000659        01      02      苏K3R762        0.00    4       0       0       0  
    20. 32108417000000013320140317001042        02      03      苏KYK578        0.00    6       0       0       0  
    21. 32108417000000013320140317001222        02      03      苏KK8385        0.00    2       0       0       0  
    22. 32108417000000013320140317001418        02      03      苏K26F89        0.00    7       0       0       0  
    23. 32108417000000013320140317001538        02      03      苏KK8987        0.00    5       0       0       0  
    24. 32108417000000013320140317001732        01      01      苏KYB127        0.00    7       0       0       0  
    25. Time taken: 0.055 seconds, Fetched: 22 row(s)  
    五、创建用于导入数据的MySQL数据库及其表
    [css] view plain copy
     
    1. mysql> create database transport;  
    2. Query OK, 1 row affected (0.00 sec)  
    3.   
    4. mysql> use transport;  
    5. Database changed  
    6. mysql> create table jtxx  
    7.     -> (  
    8.     ->   clxxbh varchar(64) not null primary key,  
    9.     ->   xsfx varchar(2),  
    10.     ->   cdbh varchar(4),  
    11.     ->   hphm varchar(32),  
    12.     ->   clsd varchar(16),  
    13.     ->   cllx varchar(2),  
    14.     ->   clbj varchar(8),  
    15.     ->   cllb varchar(8),  
    16.     ->   wflx varchar(8)  
    17.     -> );  
    18. Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)  
    19.   
    20. mysql> show tables;  
    21. +---------------------+  
    22. | Tables_in_transport |  
    23. +---------------------+  
    24. | jtxx                |  
    25. +---------------------+  
    26. 1 row in set (0.00 sec)  
    27.   
    28. mysql> select * from jtxx;  
    29. Empty set (0.00 sec)  

    此处创建MySQL表的时候，一定要注意字段名称要和Hive表中对应

    六、Sqoop将Hive表数据导入到MySQL中
    [css] view plain copy
     
    1. [hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/transport --username hive --password hive --table jtxx --export-dir /hive/warehouse/hive.db/temptrans   

     使用以上导出命令会报如下错误：

    [css] view plain copy
     
    1. 15/04/21 19:38:52 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1428394594787_0010_m_000001_0, Status : FAILED  
    2. Error: java.io.IOException: Can't export data, please check task tracker logs  
    3.         at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:112)  
    4.         at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:39)  
    5.         at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:145)  
    6.         at org.apache.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:64)  
    7.         at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:763)  
    8.         at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)  
    9.         at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)  
    10.         at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)  
    11.         at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)  
    12.         at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)  
    13.         at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)  
    14. Caused by: java.util.NoSuchElementException  
    15.         at java.util.ArrayList$Itr.next(ArrayList.java:834)  
    16.         at jtxx.__loadFromFields(jtxx.java:387)  
    17.         at jtxx.parse(jtxx.java:336)  
    18.         at org.apache.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:83)  
    19.         ... 10 more  

    这个错误的原因是指定Hive中表字段之间使用的分隔符错误，供Sqoop读取解析不正确。如果是由hive执行mapreduce操作汇总的结果，默认的分隔符是 '01'，否则如果是从HDFS文件导入的则分隔符则应该是' '。此处我是hive执行mapreduce分析汇总的结果，所以默认的分隔是'01'。Sqoop命令修改如下，指定分隔符：

    [css] view plain copy
     
    1. [hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/transport --username hive --password hive --table jtxx --export-dir /hive/warehouse/hive.db/temptrans --input-fields-terminated-by '01'  
     注意：

    此处的Sqoop导出命令，当MySQL数据库中对应表为空，无数据的时候可以成功执行，但是当里面有数据，即从Hive表中需要导出的数据字段中，和MySQL表中关键字有重复的记录时候，进程会死住，不再往下执行，查看Hadoop任务界面出现内存被大部分占用，队列被占100%占用情况，如下：

    [css] view plain copy
     
    1. [hadoopUser@secondmgt ~]$ sqoop-export --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/transport --username hive --password hive --table jtxx --export-dir /hive/warehouse/hive.db/temptrans --input-fields-terminated-by '01'  
    2. Warning: /usr/lib/hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail.  
    3. Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.  
    4. 15/04/21 20:08:28 WARN tool.BaseSqoopTool: Setting your password on the command-line is insecure. Consider using -P instead.  
    5. 15/04/21 20:08:28 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset.  
    6. 15/04/21 20:08:28 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation  
    7. 15/04/21 20:08:29 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `jtxx` AS t LIMIT 1  
    8. 15/04/21 20:08:29 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `jtxx` AS t LIMIT 1  
    9. 15/04/21 20:08:29 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /home/hadoopUser/cloud/hadoop/programs/hadoop-2.2.0  
    10. Note: /tmp/sqoop-hadoopUser/compile/67173774b957b511b4d62bc4ebe56e23/jtxx.java uses or overrides a deprecated API.  
    11. Note: Recompile with -Xlint:deprecation for details.  
    12. 15/04/21 20:08:30 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-hadoopUser/compile/67173774b957b511b4d62bc4ebe56e23/jtxx.jar  
    13. 15/04/21 20:08:30 INFO mapreduce.ExportJobBase: Beginning export of jtxx  
    14. 15/04/21 20:08:30 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.tracker is deprecated. Instead, use mapreduce.jobtracker.address  
    15. SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.  
    16. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoopUser/cloud/hadoop/programs/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]  
    17. SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/hadoopUser/cloud/hbase/hbase-0.96.2-hadoop2/lib/slf4j-log4j12-1.6.4.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]  
    18. SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.  
    19. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]  
    20. 15/04/21 20:08:30 INFO Configuration.deprecation: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar  
    21. 15/04/21 20:08:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.reduce.tasks.speculative.execution is deprecated. Instead, use mapreduce.reduce.speculative  
    22. 15/04/21 20:08:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks.speculative.execution is deprecated. Instead, use mapreduce.map.speculative  
    23. 15/04/21 20:08:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps  
    24. 15/04/21 20:08:31 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at secondmgt/192.168.2.133:8032  
    25. 15/04/21 20:08:32 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2  
    26. 15/04/21 20:08:32 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2  
    27. 15/04/21 20:08:32 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:3  
    28. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.classpath.files is deprecated. Instead, use mapreduce.job.classpath.files  
    29. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name  
    30. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.cache.files.filesizes is deprecated. Instead, use mapreduce.job.cache.files.filesizes  
    31. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.cache.files is deprecated. Instead, use mapreduce.job.cache.files  
    32. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.reduce.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.reduces  
    33. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.mapoutput.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.value.class  
    34. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class  
    35. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name  
    36. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.inputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.inputformat.class  
    37. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir  
    38. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapreduce.outputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.outputformat.class  
    39. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.cache.files.timestamps is deprecated. Instead, use mapreduce.job.cache.files.timestamps  
    40. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.mapoutput.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.key.class  
    41. 15/04/21 20:08:32 INFO Configuration.deprecation: mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir  
    42. 15/04/21 20:08:32 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1428394594787_0016  
    43. 15/04/21 20:08:33 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1428394594787_0016 to ResourceManager at secondmgt/192.168.2.133:8032  
    44. 15/04/21 20:08:33 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://secondmgt:8088/proxy/application_1428394594787_0016/  
    45. 15/04/21 20:08:33 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1428394594787_0016  

    sqoop任务无法提交，一直处于以上状态无法继续执行，查看Hadoop任务界面，出现如下情况，队列被100%占用：


    解决办法：

    1、查看Hadoop正在运行的进程有哪些，hadoop job -list

    2、杀死僵尸进程，hadoop job -kill [job-id]

    3、修改Sqoop执行命令如下：

    [css] view plain copy
     
    1. sqoop-export --connect jdbc:mysql://secondmgt:3306/transport --username hive --password hive --table jtxx  --update-key clxxbh --  
    2. update-mode allowinsert --export-dir /hive/warehouse/hive.db/temptrans  --input-fields-terminated-by '01'  
            添加了两个参数：--update-key clxxbh    --update-mode allowinsert，前面一个表示如果后期导入的数据关键字和MySQL数据库中数据存在相同的，则更新该行记录，后一个表示将目标数据库中原来不存在的数据也导入到数据库表中，即存在的数据保留，新的数据插入，它后接另一个选项是updateonly，即只更新数据，不插入新数据。详细介绍，查看另外一篇博文（ Sqoop1.4.4将文件数据集从HDFS中导出到MySQL数据库表中）
  • 相关阅读:
    【转】Python 可视化神器-Plotly Express
    【转】5个常用的深度学习框架
    [转]numpy中的np.max 与 np.maximum区别
    Win10环境Tensorflow-GPU13.1/JupyterNotebook的安装
    [How to] 使用HBase协处理器---基本概念和regionObserver的简单实现
    [会装]Spark standalone 模式的安装
    Hadoop-MR[会用]MR程序的运行模式
    [hadoop][基本原理]zookeeper场景使用
    [hadoop][会装]HBase集群安装--基于hadoop ha模式
    [hadoop][基本原理]zookeeper简单使用
  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/pejsidney/p/8953422.html
Copyright © 2011-2022 走看看