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hcatalog简介和使用

sstutu 2014-7-8 19:25:50 发表于 实操演练 [显示全部楼层] 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 0 36271
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问题导读：
1.Hcatalog是什么？
2.HCatalog底层依赖于Hive Metastore，如何获取表结构？






Hcatalog是apache开源的对于表和底层数据管理统一服务平台，目前最新release版本是0.5，不过需要hive 0.10支持，由于我们hive集群版本是0.9.0，所以只能降级使用hcatalog 0.4，由于hcatalog中所有的底层数据信息都是保存在hive metastore里，所以hive版本升级后schema变动或者api变动会对hacatalog产生影响，因此在hive 0.11中已经集成了了hcatalog，以后也会成为hive的一部分，而不是独立的项目。



HCatalog底层依赖于Hive Metastore，执行过程中会创建一个HiveMetaStoreClient，通过这个instance提供的api来获取表结构数据，如果是local metastore mode的话，会直接返回一个HiveMetaStore.HMSHandler，如果是remote mode的话（hive.metastore.local设置为false），会依据hive.metastore.uris（比如thrift://10.1.8.42:9083, thrift://10.1.8.51:9083）中设定的一串uri逐一顺序建立连接。只要有一个链接建立就可以了，同时为了避免所有client都和第一个uri建立连接，导致负载过大，我加了点小trick，对这串uris随机shuffle来做load balance



由于我们的集群开启了kerberos security，需要获取DelegationToken，但是local mode是不支持的，所以只用能remote mode

HiveMetaStoreClient.java

  1. public String getDelegationToken(String owner, String renewerKerberosPrincipalName) throws  

  2.     MetaException, TException {  

  3.   if (localMetaStore) {  

  4.     throw new UnsupportedOperationException("getDelegationToken() can be " +  

  5.         "called only in thrift (non local) mode");  

  6.   }  

  7.   return client.get_delegation_token(owner, renewerKerberosPrincipalName);  

  8. }  
复制代码


HCatInputFormat和HCatOutputFormat提供一些mapreduce api来读取表和写入表

HCatInputFormat API:

  1. public static void setInput(Job job,  

  2.     InputJobInfo inputJobInfo) throws IOException;  
复制代码
先实例化一个InputJobInfo对象，该对象包含三个参数dbname，tablename，filter，然后传给setInput函数，来读取相应的数据
  1. public static HCatSchema getTableSchema(JobContext context)   

  2.     throws IOException;  
复制代码

在运行时(比如mapper阶段的setup函数中)，可以传进去JobContext，调用静态getTableSchema来获取先前setInput时设置的table schema信息

HCatOutputFormat API:

  1. public static void setOutput(Job job, OutputJobInfo outputJobInfo) throws IOException;  

复制代码


OutPutJobInfo接受三个参数databaseName, tableName, partitionValues，其中第三个参数类型是Map<String, String>，partition key放在map key里，partition value放在对应map key的value中，该参数可传入null或空map，如果指定的partition存在的话，会抛org.apache.hcatalog.common.HCatException : 2002 : Partition already present with given partition key values

比如要要写入指定的partition（dt='2013-06-13',country='china' ）,可以这样写
  1. Map<String, String> partitionValues = new HashMap<String, String>();  

  2. partitionValues.put("dt", "2013-06-13");  

  3. partitionValues.put("country", "china");  

  4. HCatTableInfo info = HCatTableInfo.getOutputTableInfo(dbName, tblName, partitionValues);  

  5. HCatOutputFormat.setOutput(job, info);  
复制代码
  1. public static HCatSchema getTableSchema(JobContext context) throws IOException;  
复制代码
获取之前HCatOutputFormat.setOutput指定的table schema信息


  1. public static void setSchema(final Job job, final HCatSchema schema) throws IOException;  
复制代码

设置最终写入数据的schema信息，若不调用这个方法，则默认会使用table schema信息

下面提供一个完整mapreduce例子计算一天每个guid访问页面次数，map阶段从表中读取guid字段，reduce阶段统计该guid对应pageview的总数，然后写回另外一张带有guid和count字段的表中
  1. import java.io.IOException;  

  2. import java.util.Iterator;  

  3.   

  4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  

  5. import org.apache.hadoop.conf.Configured;  

  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  

  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  

  8. import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;  

  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  

  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  

  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  

  12. import org.apache.hadoop.util.Tool;  

  13. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;  

  14. import org.apache.hcatalog.data.DefaultHCatRecord;  

  15. import org.apache.hcatalog.data.HCatRecord;  

  16. import org.apache.hcatalog.data.schema.HCatSchema;  

  17. import org.apache.hcatalog.mapreduce.HCatInputFormat;  

  18. import org.apache.hcatalog.mapreduce.HCatOutputFormat;  

  19. import org.apache.hcatalog.mapreduce.InputJobInfo;  

  20. import org.apache.hcatalog.mapreduce.OutputJobInfo;  

  21.   

  22. public class GroupByGuid extends Configured implements Tool {  

  23.   

  24.     @SuppressWarnings("rawtypes")  

  25.     public static class Map extends  

  26.             Mapper<WritableComparable, HCatRecord, Text, IntWritable> {  

  27.         HCatSchema schema;  

  28.         Text guid;  

  29.         IntWritable one;  

  30.   

  31.         @Override  

  32.         protected void setup(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context)  

  33.                 throws IOException, InterruptedException {  

  34.             guid = new Text();  

  35.             one = new IntWritable(1);  

  36.             schema = HCatInputFormat.getTableSchema(context);  

  37.         }  

  38.   

  39.         @Override  

  40.         protected void map(WritableComparable key, HCatRecord value,  

  41.                 Context context) throws IOException, InterruptedException {  

  42.             guid.set(value.getString("guid", schema));  

  43.             context.write(guid, one);  

  44.         }  

  45.     }  

  46.   

  47.     @SuppressWarnings("rawtypes")  

  48.     public static class Reduce extends  

  49.             Reducer<Text, IntWritable, WritableComparable, HCatRecord> {  

  50.         HCatSchema schema;  

  51.   

  52.         @Override  

  53.         protected void setup(org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context)  

  54.                 throws IOException, InterruptedException {  

  55.             schema = HCatOutputFormat.getTableSchema(context);  

  56.         }  

  57.   

  58.         @Override  

  59.         protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,  

  60.                 Context context) throws IOException, InterruptedException {  

  61.             int sum = 0;  

  62.             Iterator<IntWritable> iter = values.iterator();  

  63.             while (iter.hasNext()) {  

  64.                 sum++;  

  65.                 iter.next();  

  66.             }  

  67.             HCatRecord record = new DefaultHCatRecord(2);  

  68.             record.setString("guid", schema, key.toString());  

  69.             record.setInteger("count", schema, sum);  

  70.             context.write(null, record);  

  71.         }  

  72.     }  

  73.   

  74.     @Override  

  75.     public int run(String[] args) throws Exception {  

  76.         Configuration conf = getConf();  

  77.   

  78.         String dbname = args[0];  

  79.         String inputTable = args[1];  

  80.         String filter = args[2];  

  81.         String outputTable = args[3];  

  82.         int reduceNum = Integer.parseInt(args[4]);  

  83.   

  84.         Job job = new Job(conf,  

  85.                 "GroupByGuid, Calculating every guid's pageview");  

  86.         HCatInputFormat.setInput(job,  

  87.                 InputJobInfo.create(dbname, inputTable, filter));  

  88.   

  89.         job.setJarByClass(GroupByGuid.class);  

  90.         job.setInputFormatClass(HCatInputFormat.class);  

  91.         job.setMapperClass(Map.class);  

  92.         job.setReducerClass(Reduce.class);  

  93.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  

  94.         job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  

  95.         job.setOutputKeyClass(WritableComparable.class);  

  96.         job.setOutputValueClass(DefaultHCatRecord.class);  

  97.         job.setNumReduceTasks(reduceNum);  

  98.   

  99.         HCatOutputFormat.setOutput(job,  

  100.                 OutputJobInfo.create(dbname, outputTable, null));  

  101.         HCatSchema s = HCatOutputFormat.getTableSchema(job);  

  102.         HCatOutputFormat.setSchema(job, s);  

  103.   

  104.         job.setOutputFormatClass(HCatOutputFormat.class);  

  105.   

  106.         return (job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  

  107.     }  

  108.   

  109.     public static void main(String[] args) throws Exception {  

  110.         int exitCode = ToolRunner.run(new GroupByGuid(), args);  

  111.         System.exit(exitCode);  

  112.     }  

  113. }  
复制代码


其实hcatalog还支持动态分区dynamic partition，我们可以在OutJobInfo中指定部分partition keyvalue pair，在运行时候根据传进来的值设置HCatRecord对应的其他partition keyvalue pair，这样就能在一个job中同时写多个partition了



出处：http://blog.csdn.net/lalaguozhe/article/details/908390

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