助力工业物联网,工业大数据之ODS层构建:代码结构及修改【九】

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 助力工业物联网,工业大数据之ODS层构建:代码结构及修改【九】

01:ODS层构建:代码结构及修改

  • 目标:了解整个自动化代码的项目结构及实现配置修改
  • 路径
  • step1:工程代码结构
  • step2:代码模块功能
  • step3:代码配置修改
  • 实施
  • 工程代码结构

  • 代码模块功能
  • auto_create_hive_table:用于实现ODS层与DWD层的建库建表的代码
  • cn.itcast
  • datatohive
  • CHiveTableFromOracleTable.py:用于创建Hive数据库、以及获取Oracle表的信息创建Hive表等
    - CreateMetaCommon.py:定义了建表时固定的一些字符串数据,数据库名称、分层名称、文件类型属性等
    - CreateHiveTablePartition.py:用于手动申明ODS层表的分区元数据
    - LoadData2DWD.py:用于实现将ODS层的数据insert到DWD层表中
    - fileformat
    - AvroTableProperties.py:Avro文件格式对象,用于封装Avro建表时的字符串
    - OrcTableProperties.py:Orc文件格式对象,用于封装Orc建表时的字符串
    - OrcSnappyTableProperties.py:Orc文件格式加Snappy压缩的对象
    - TableProperties.py:用于获取表的属性的类
  • entity
  • TableMeta.py:Oracle表的信息对象:用于将表的名称、列的信息、表的注释进行封装
  • ColumnMeta.py:Oracle列的信息对象:用于将列的名称、类型、注释进行封装
  • utils
- OracleHiveUtil.py:用于获取Oracle连接、Hive连接
  • FileUtil.py:用于读写文件,获取所有Oracle表的名称
  • TableNameUtil.py:用于将全量表和增量表的名称放入不同的列表中
  • ConfigLoader.py:用于加载配置文件,获取配置文件信息
  • OracleMetaUtil.py:用于获取Oracle中表的信息:表名、字段名、类型、注释等
  • EntranceApp.py:程序运行入口,核心调度运行的程序
# todo:1-获取Oracle、Hive连接,获取所有表名
    # todo:2-创建ODS层数据库
    # todo:3-创建ODS层数据表
    # todo:4-手动申明ODS层分区数据
    # todo:5-创建DWD层数据库以及数据表
    # todo:6-加载ODS层数据到DWD层

todo:7-关闭连接,释放资源

  • resource
  • config.txt:Oracle、Hive、SparkSQL的地址、端口、用户名、密码配置文件
  • config
  • common.py:用于获取日志的类
  • settings.py:用于配置日志记录方式的类
  • log
  • itcast.log:日志文件
  • dw:用于存储每一层构建的核心配置文件等
  • 重点关注:dw.ods.meta_data.tablenames.txt:存储了整个ODS层的表的名称
  • 代码配置修改
  • 修改1:auto_create_hive_table.cn.itcast.EntranceApp.py
# 51行:修改为你实际的项目路径对应的表名文件
tableList = FileUtil.readFileContent("D:\\PythonProject\\OneMake_Spark\\dw\\ods\\meta_data\\tablenames.txt")
  • 修改2:auto_create_hive_table.cn.itcast.utils.ConfigLoader
# 10行:修改为实际的连接属性配置文件的地址
config.read('D:\\PythonProject\\OneMake_Spark\\auto_create_hive_table\\resources\\config.txt')
  • 小结
  • 了解整个自动化代码的项目结构及实现配置修改

02:ODS层构建:连接代码及测试

  • 目标:阅读连接代码及实现连接代码测试
  • 路径
  • step1:连接代码讲解
  • step2:连接代码测试
  • 实施
  • 为什么要获取连接?
  • Python连接Oracle:获取表的元数据
  • 表的信息:TableMeta
  • 表名
  • 表的注释
  • list:[列的信息]
  • 列的信息:ColumnMeta
  • 列名
  • 列的注释
  • 列的类型
  • 类型长度
  • 类型精度
  • Python连接HiveServer或者Spark的ThriftServer:提交SQL语句
  • 连接代码讲解
  • step1:怎么获取连接?
cx_Oracle.connect(ORACLE_USER, ORACLE_PASSWORD, dsn)
  • Hive/SparkSQL:安装Python操作Hive库包:PyHive
```
hive.Connection(host=SPARK_HIVE_HOST, port=SPARK_HIVE_PORT, username=SPARK_HIVE_UNAME, auth='CUSTOM', password=SPARK_HIVE_PASSWORD)
```
  • step2:连接时需要哪些参数?
  • Oracle:主机名、端口、用户名、密码、SID
  • Hive:主机名、端口、用户名、密码
  • step3:如果有100个代码都需要构建Hive连接,怎么解决呢?
  • 将所有连接参数写入一个配置文件:resource/config.txt
  • 通过配置文件的工具类获取配置:ConfigLoader
  • step4:在ODS层建101张表,表名怎么动态获取呢?
  • 读取表名文件:将每张表的名称都存储在一个列表中
  • step5:ODS层的表分为全量表与增量表,怎么区分呢?
  • 通过对@符号的分割,将全量表和增量表的表名存储在不同的列表中
  • 连接代码测试
  • 启动虚拟运行环境

  • 运行测试代码
  • 注释掉第2 ~ 第6阶段的内容
  • 取消测试代码的注释
  • 执行代码观察结果

  • 小结
  • 阅读连接代码及实现连接代码测试

03:ODS层构建:建库代码及测试

  • 目标:阅读ODS建库代码及实现测试
  • 路径
  • step1:代码讲解
  • step2:代码测试
  • 实施
  • 代码讲解
  • step1:ODS层的数据库名称叫什么?
one_make_ods
  • step2:如何使用PyHive创建数据库?
  • 第一步:先获取连接
  • 第二步:拼接SQL语句,从连接对象中获取一个游标
  • 第三步:使用游标执行SQL语句
  • 第四步:释放资源
  • 代码测试
  • 注释掉第3 ~ 第6阶段的内容
  • 运行代码,查看结果

  • 小结
  • 阅读ODS建库代码及实现测试

04:ODS层构建:建表代码及测试

  • 目标:阅读ODS建表代码及实现测试
  • 路径
  • step1:代码讲解
  • step2:代码测试
  • 实施
  • 代码讲解
  • step1:表名怎么获取?
tableNameList【full_list,incr_list】
full_list:全量表名的列表
incr_list:增量表名的列表
  • step2:建表的语句是什么,哪些是动态变化的?
create external table 数据库名称.表名
comment '表的注释'
partitioned by
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat'
location '这张表在HDFS上的路径'
TBLPROPERTIES ('这张表的Schema文件在HDFS上的路径')
  • 表名
  • 表的注释
  • 表的HDFS地址
  • Schema文件的HDFS地址
  • step3:怎么获取表的注释?
  • 从Oracle中获取:从系统表中获取某张表的信息和列的信息
select
       columnName, dataType, dataScale, dataPercision, columnComment, tableComment
from
(
    select
           column_name columnName,
           data_type dataType,
           DATA_SCALE dataScale,
           DATA_PRECISION dataPercision,
           TABLE_NAME
    from all_tab_cols where 'CISS_CSP_WORKORDER' = table_name) t1
    left join (
        select
               comments tableComment,TABLE_NAME
        from all_tab_comments WHERE 'CISS_CSP_WORKORDER' = TABLE_NAME) t2
        on t1.TABLE_NAME = t2.TABLE_NAME
    left join (
        select comments columnComment, COLUMN_NAME
        from all_col_comments WHERE TABLE_NAME='CISS_CSP_WORKORDER') t3
        on t1.columnName = t3.COLUMN_NAME;
  • step4:全量表与增量表有什么区别?
  • 区别1:表名不一样
  • full_table_list
  • incr_table_list
  • 区别2:路径不一样
  • /data /dw /ods /one_make /full /Oracle库名.表名
  • /data /dw /ods /one_make /incr /Oracle库名.表名
  • step5:如何实现自动化建表?
  • 自动化创建全量表
  • 获取全量表名
  • 调用建表方法:数据库名称、表名、全量标记
  • 通过Oracle工具类获取表的信息【表的名称、表的注释、字段信息等】
  • 拼接建表语句
  • 执行SQL语句
  • 自动化创建增量表
  • 获取增量表名
  • 调用建表方法:数据库名称、表名、增量标记
  • 通过Oracle工具类获取表的信息【表的名称、表的注释、字段信息等】
  • 拼接建表语句
  • 执行SQL语句
  • 代码测试
  • 注释掉第4~ 第6阶段的内容
  • 运行代码,查看结果

  • 小结
  • 阅读ODS建表代码及实现测试


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