使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息
应用场景
MRS Hadoop分析集群，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，进行海量数据分析与查询。
本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的存算分离大数据分析。
本实践中，雇员信息的原始数据包含以下两张表：
编号 |
姓名 |
支付薪水币种 |
薪水金额 |
纳税税种 |
工作地 |
入职时间 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 |
Wang |
R |
8000.01 |
personal income tax&0.05 |
China:Shenzhen |
2014 |
3 |
Tom |
D |
12000.02 |
personal income tax&0.09 |
America:NewYork |
2014 |
4 |
Jack |
D |
24000.03 |
personal income tax&0.09 |
America:Manhattan |
2015 |
6 |
Linda |
D |
36000.04 |
personal income tax&0.09 |
America:NewYork |
2014 |
8 |
Zhang |
R |
9000.05 |
personal income tax&0.05 |
China:Shanghai |
2014 |
编号 |
电话 |
邮箱 |
|---|---|---|
1 |
135 XXXX XXXX |
xxxx@example.com |
3 |
159 XXXX XXXX |
xxxxx@example.com.cn |
4 |
186 XXXX XXXX |
xxxx@example.org |
6 |
189 XXXX XXXX |
xxxx@example.cn |
8 |
134 XXXX XXXX |
xxxx@example.cn |
通过数据应用，进行以下分析：
- 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。
- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载到新表中。
- 统计雇员信息共有多少条记录。
- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。
方案架构
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
Hive主要特点如下：
- 海量结构化数据分析汇总。
- 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。
- 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、SEQUENCEFILE、ORC等存储格式。
Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。
- Metastore：对表，列和Partition等的元数据进行读写及更新操作，其下层为关系型数据库。
- Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。
- Compiler：编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。
- Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。
- Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。
- ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。
- Clients：包含WebUI和JDBC接口，为用户访问提供接口。
操作流程
本实践以用户开发一个Hive数据分析应用为例，通过客户端连接Hive后，执行HQL语句访问OBS中的Hive数据。进行企业雇员信息的管理、查询。如果需要基于MRS服务提供的样例代码工程开发构建应用，您可以参考Hive应用开发简介。
基本操作流程如下所示：
步骤1：创建MRS离线查询集群
- 进入购买MRS集群页面。
- 选择“快速购买”，填写软件配置参数。
表3 软件配置（以下参数仅供参考，可根据实际情况调整） 参数名称
参数说明
取值样例
区域
选择区域。
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。
华北-北京四
计费模式
选择待创建的MRS集群的计费模式。
按需计费
集群名称
待创建的MRS集群名称。
MRS_demo
版本类型
待创建的MRS集群版本类型。
普通版
集群版本
待创建的MRS集群版本。
MRS 3.1.0
组件选择
选择待创建的MRS集群配套的组件。
Hadoop分析集群
可用区
选择集群工作区域下关联的可用区。
可用区1
虚拟私有云
选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。
vpc-01
子网
选择需要创建集群的子网，可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。如果VPC下未创建子网，请单击“创建子网”进行创建。
subnet-01
企业项目
选择集群所属的企业项目。
default
Kerberos认证
登录Manager管理页面时是否启用Kerberos认证。
不开启
用户名
Manager管理员用户，目前默认为admin用户。
admin/root
密码
配置Manager管理员用户的密码。
设置密码登录集群管理页面及ECS节点用户的密码，例如：Test!@12345。
确认密码
再次输入Manager管理员用户的密码。
再次输入设置用户密码
通信安全授权
若不开启通信安全授权，MRS将无法创建集群。
勾选“确认授权”
图2 购买Hadoop分析集群
- 单击“立即购买”，等待MRS集群创建成功。
图3 集群创建成功
步骤2：创建OBS委托并绑定至MRS集群
- MRS在IAM的委托列表中预置了MRS_ECS_DEFAULT_AGENCY委托，可在创建自定义过程中可以直接选择该委托，该委托拥有对象存储服务的OBSOperateAccess权限和在集群所在区域拥有CESFullAccess（对开启细粒度策略的用户）、CES Administrator和KMS Administrator权限。
- 如需使用自定义委托，请参考如下步骤进行创建委托（创建或修改委托需要用户具有Security Administrator权限）。
- 登录华为云管理控制台。
- 在服务列表中选择“管理与监管 > 统一身份认证服务 IAM”。
- 选择“委托 > 创建委托”。
- 设置“委托名称”，“委托类型”选择“云服务”，在“云服务”中选择“弹性云服务器ECS 裸金属服务器BMS”，授权ECS或BMS调用OBS服务。
- “持续时间”选择“永久”并单击“下一步”。
图4 创建委托
- 在弹出授权页面的搜索框内，搜索“OBS OperateAccess”策略，勾选“OBS OperateAccess”策略。
- 单击“下一步”，选择权限范围方案，默认选择“所有资源”，单击“展开其他方案”，选择“全局服务资源”。
- 在弹出的提示框中单击“知道了”，开始授权。界面提示“授权成功。”，单击“完成”，委托成功创建。
- 返回MRS控制台，在集群列表中，单击已创建好的MRS集群名称，在集群的“概览”页面中，单击“管理委托”，选择创建好的OBS委托后单击“确定”。
图5 进入MRS集群的概览界面
图6 为集群绑定委托
步骤3：创建Hive表并加载OBS中数据
- 在服务列表中选择“存储 > 对象存储服务 OBS”，登录OBS控制台，单击“并行文件系统 > 创建并行文件系统”，填写以下参数，单击“立即创建”。
表4 并行文件系统参数 参数名称
参数说明
取值样例
区域
设置并行文件系统的区域。
华北-北京四
文件系统名称
设置并行文件系统的名称
hiveobs
数据冗余存储策略
- 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。
- 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。
单AZ存储
策略
并行文件系统的读写策略。
私有
归档数据直读
通过归档数据直读，您可以直接下载存储类别为归档存储的文件，而无需提前恢复。
关闭
企业项目
将并行文件系统加入到企业项目中统一管理。
default
标签
可选。标签用于标识OBS中的并行文件系统，以此达到对并行文件系统进行分类的目的。
-
- 下载并安装MRS集群客户端，例如在主Master节点上安装，客户端安装目录为“/opt/client”，相关操作可参考安装客户端。
也可直接使用Master节点中自带的集群客户端，安装目录为“/opt/Bigdata/client”。
- 为主Master节点绑定一个弹性IP并在安全组中放通22端口，然后使用root用户登录主Master节点，进入客户端所在目录并加载变量。
cd /opt/client
source bigdata_env
- 执行beeline命令进入Hive Beeline命令行界面。
执行以下命令创建一个与原始数据字段匹配的雇员信息数据表“employees_info”：
create external table if not exists employees_info
(
id INT,
name STRING,
usd_flag STRING,
salary DOUBLE,
deductions MAP<STRING, DOUBLE>,
address STRING,
entrytime STRING
)
row format delimited fields terminated by ',' map keys terminated by '&'
stored as textfile
location 'obs://hiveobs/employees_info';
执行以下命令创建一个与原始数据字段匹配的雇员联系信息数据表“employees_contact”：
create external table if not exists employees_contact
(
id INT,
phone STRING,
email STRING
)
row format delimited fields terminated by ','
stored as textfile
location 'obs://hiveobs/employees_contact';
- 查看表是否创建成功：
show tables;
+--------------------------+ | tab_name | +--------------------------+ | employees_contact | | employees_info | +--------------------------+
- 将数据导入OBS对应表目录下。
Hive内部表会默认在指定的存储空间中建立对应文件夹，只要把文件放入，表就可以读取到数据（需要和表结构匹配）。
登录OBS控制台，在已创建的文件系统的“文件”页面，将本地的原始数据分别上传至生成的“employees_info”、“employees_contact”文件夹下。
例如原始数据格式如下：
info.txt：
1,Wang,R,8000.01,personal income tax&0.05,China:Shenzhen,2014 3,Tom,D,12000.02,personal income tax&0.09,America:NewYork,2014 4,Jack,D,24000.03,personal income tax&0.09,America:Manhattan,2015 6,Linda,D,36000.04,personal income tax&0.09,America:NewYork,2014 8,Zhang,R,9000.05,personal income tax&0.05,China:Shanghai,2014
contact.txt：
1,135 XXXX XXXX,xxxx@xx.com 3,159 XXXX XXXX,xxxx@xx.com.cn 4,189 XXXX XXXX,xxxx@xx.org 6,189 XXXX XXXX,xxxx@xx.cn 8,134 XXXX XXXX,xxxx@xxx.cn
- 在Hive Beeline客户端中，执行以下命令，查询源数据是否被正确加载。
select * from employees_info;
+--------------------+----------------------+--------------------------+------------------------+-------------------------------+-------------------------+---------------------------+ | employees_info.id | employees_info.name | employees_info.usd_flag | employees_info.salary | employees_info.deductions | employees_info.address | employees_info.entrytime | +--------------------+----------------------+--------------------------+------------------------+-------------------------------+-------------------------+---------------------------+ | 1 | Wang | R | 8000.01 | {"personal income tax":0.05} | China:Shenzhen | 2014 | | 3 | Tom | D | 12000.02 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | | 4 | Jack | D | 24000.03 | {"personal income tax":0.09} | America:Manhattan | 2015 | | 6 | Linda | D | 36000.04 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | | 8 | Zhang | R | 9000.05 | {"personal income tax":0.05} | China:Shanghai | 2014 | +--------------------+----------------------+--------------------------+------------------------+-------------------------------+-------------------------+---------------------------+select * from employees_contact;
+-----------------------+--------------------------+--------------------------+ | employees_contact.id | employees_contact.phone | employees_contact.email | +-----------------------+--------------------------+--------------------------+ | 1 | 135 XXXX XXXX | xxxx@xx.com | | 3 | 159 XXXX XXXX | xxxx@xx.com.cn | | 4 | 186 XXXX XXXX | xxxx@xx.org | | 6 | 189 XXXX XXXX | xxxx@xx.cn | | 8 | 134 XXXX XXXX | xxxx@xxx.cn | +-----------------------+--------------------------+--------------------------+
步骤4：基于HQL对数据进行分析
在Hive Beeline客户端中，执行HQL语句，对原始数据进行分析。
- 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。
创建新数据表进行数据清洗。
create table employees_info_v2 as select id, name, regexp_replace(usd_flag, '\s+','') as usd_flag, salary, deductions, address, entrytime from employees_info;
等待Map任务完成后，执行以下命令
select a.* from employees_info_v2 a inner join employees_contact b on a.id = b.id where a.usd_flag='D';
INFO : MapReduce Jobs Launched: INFO : Stage-Stage-3: Map: 1 Cumulative CPU: 2.95 sec HDFS Read: 8483 HDFS Write: 317 SUCCESS INFO : Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 950 msec INFO : Completed executing command(queryId=omm_20211022162303_c26d4f1b-a577-4d6c-919c-6cb96095b24b); Time taken: 26.259 seconds INFO : OK INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager +-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+--------------------+--------------+ | a.id | a.name | a.usd_flag | a.salary | a.deductions | a.address | a.entrytime | +-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+--------------------+--------------+ | 3 | Tom | D | 12000.02 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | | 4 | Jack | D | 24000.03 | {"personal income tax":0.09} | America:Manhattan | 2015 | | 6 | Linda | D | 36000.04 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | +-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+--------------------+--------------+ 3 rows selected (26.439 seconds) - 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。
创建一个表：
create table if not exists employees_info_extended (id int, name string, usd_flag string, salary double, deductions map<string, double>, address string) partitioned by (entrytime string) stored as textfile;
执行以下命令，在表中写入数据：
insert into employees_info_extended partition(entrytime='2014') select id,name,usd_flag,salary,deductions,address from employees_info_v2 where entrytime = '2014';
数据抽取成功后，查询表数据。
select * from employees_info_extended;
+-----------------------------+-------------------------------+-----------------------------------+---------------------------------+-------------------------------------+----------------------------------+------------------------------------+ | employees_info_extended.id | employees_info_extended.name | employees_info_extended.usd_flag | employees_info_extended.salary | employees_info_extended.deductions | employees_info_extended.address | employees_info_extended.entrytime | +-----------------------------+-------------------------------+-----------------------------------+---------------------------------+-------------------------------------+----------------------------------+------------------------------------+ | 1 | Wang | R | 8000.01 | {"personal income tax":0.05} | China:Shenzhen | 2014 | | 3 | Tom | D | 12000.02 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | | 6 | Linda | D | 36000.04 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | | 8 | Zhang | R | 9000.05 | {"personal income tax":0.05} | China:Shanghai | 2014 | +-----------------------------+-------------------------------+-----------------------------------+---------------------------------+-------------------------------------+----------------------------------+------------------------------------+ - 统计雇员信息有多少条记录。
select count(1) from employees_info_v2;
+------+ | _c0 | +------+ | 5 | +------+
- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。
select a.*, b.email from employees_info_v2 a inner join employees_contact b on a.id = b.id where b.email rlike '.*cn$';
+-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+------------------+--------------+-----------------+ | a.id | a.name | a.usd_flag | a.salary | a.deductions | a.address | a.entrytime | b.email | +-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+------------------+--------------+-----------------+ | 3 | Tom | D | 12000.02 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | xxxx@xx.com.cn | | 6 | Linda | D | 36000.04 | {"personal income tax":0.09} | America:NewYork | 2014 | xxxx@xx.cn | | 8 | Zhang | R | 9000.05 | {"personal income tax":0.05} | China:Shanghai | 2014 | xxxx@xxx.cn | +-------+---------+-------------+-----------+-------------------------------+------------------+--------------+-----------------+
