这是CDP中Apache Hive3用户指南系列之一，之前的文章请参考<CDP的Hive3系列之Hive Metastore介绍>，<CDP中的Hive3系列之Apache Hive3的特性>，<CDP中的Hive3系列之启动Apache Hive3>，<CDP中的Hive3系列之Hive3使用指南>，<CDP中的Hive3系列之管理Hive3>，<CDP中的Hive3系列之管理Hive的工作负载>，<CDP中的Hive3系列之配置Apache Hive3>，<CDP中的Hive3系列之保护Hive3>和<CDP中的Hive3系列之Hive性能调优>.

1 数据迁移到 Apache Hive

要将数据从 RDBMS（例如 MySQL）迁移到 Hive，您应该考虑使用带有 Teradata 连接器的 CDP 中的 Apache Sqoop。Apache Sqoop 客户端基于 CLI 的工具在关系数据库和 HDFS 或云对象存储（包括 Amazon S3 和 Microsoft ADLS）之间批量传输数据。

需要进行提取、转换和加载 (ETL) 过程的遗留系统数据源通常驻留在文件系统或对象存储中。您还可以以分隔文本（默认）或 SequenceFile 格式导入数据，然后将数据转换为 Hive 推荐的 ORC 格式。通常，为了在 Hive 中查询数据，ORC 是首选格式，因为 ORC 提供了性能增强。

1.1 将 Sqoop 与 Teradata 连接器结合使用

CDP 不支持使用 Hadoopjar命令（Java API）的 Sqoop 导出。Teradata 的连接器文档包括使用此 API 的说明。据报道，CDP 用户将不受支持的 API 命令（例如）误认为是 -forcestage受支持的 Sqoop 命令，例如 –-staging-force。Cloudera 仅支持通过使用由 Teradata 提供支持的 Cloudera 连接器中记录的命令使用 Sqoop 。Cloudera 不支持将 Sqoop 与 Hadoop jar命令一起使用，例如 Teradata Connector for Hadoop 教程中所述的命令。

1.2 Cloudera 网站上的 Apache Sqoop 文档

要访问最新的 Sqoop 文档，请转到Sqoop 文档 1.4.7.7.1.6.0。

原文链接：https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/latest/migrating-data-into-hive/topics/hive_data_migration.html

2 设置 Sqoop

Cloudera Runtime 包括 Sqoop 客户端，用于将数据从不同数据源批量导入和导出到 Hive。您将学习如何在 CDP 中安装 RDBMS 连接器和 Sqoop 客户端。

1) 在 Cloudera Manager 的 Clusters 中，从选项菜单中选择 Add Service。

2) 选择 Sqoop 客户端并单击继续。

3) 分别根据 Sqoop 导入或导出的源或目标的数据源选择 JDBC 数据库驱动程序。

4) /var/lib/sqoop在 Sqoop 节点上安装 JDBC 数据库驱动程序。

不要安装，/opt/cloudera/parcels/CDH因为升级修改了这个目录。

· MySQL：将 MySQL 驱动下载 https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 到 /var/lib/sqoop，然后运行tar -xvzf mysql-connector-java-<version>.tar.gz.

· Oracle：从下载驱动程序 https://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/jdbc-112010-090769.html 并将其放入/var/lib/sqoop.

· PostgreSQL：从下载驱动程序 http://jdbc.postgresql.org/download.html并将其放入 /var/lib/sqoop.

5) 在 Cloudera Manager 中，单击操作>部署客户端配置。

设置 Sqoop 客户端后，您可以使用以下连接字符串输入Sqoop 命令，具体取决于您的数据源。

· MySQL 语法：

jdbc:mysql://<HOST>:<PORT>/<DATABASE_NAME>

例子：

jdbc:mysql://my_mysql_server_hostname:3306/my_database_name

· Oracle语法：

jdbc:oracle:thin:@<HOST>:<PORT>:<DATABASE_NAME>

例子：

jdbc:oracle:thin:@my_oracle_server_hostname:1521:my_database_name

· PostgreSQL 语法：

jdbc:postgresql://<HOST>:<PORT>/<DATABASE_NAME>

例子：

jdbc:postgresql://my_postgres_server_hostname:5432/my_database_name

· Netezza 语法：

jdbc:netezza://<HOST>:<PORT>/<DATABASE_NAME>

例子：

jdbc:netezza://my_netezza_server_hostname:5480/my_database_name

· Teradata 语法：

jdbc:teradata://<HOST>/DBS_PORT=1025/DATABASE=<DATABASE_NAME>

例子：

jdbc:teradata://my_teradata_server_hostname/DBS_PORT=1025/DATABASE=my_database_name

原文链接：https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/latest/migrating-data-into-hive/topics/cm_mc_sqoop1_client.html

3 将数据从数据库移动到 Apache Hive

您可以使用 Sqoop 将数据从关系数据库导入到 Hive 中使用。您可以将数据直接导入 Hive。假设 Sqoop 客户端服务在您的集群中可用，您可以从命令行发出导入和导出命令。

3.1 创建 Sqoop 导入命令

您可以创建一个 Sqoop 导入命令，该命令使用 Apache Sqoop 将来自不同数据源（例如不同网络上的关系数据库）的数据导入 Apache Hive。

您在 Hive 集群的命令行中输入 Sqoop 导入命令，将数据从数据源导入集群文件系统和 Hive。导入可以包括以下信息，例如：

· 数据库连接信息：数据库URI、数据库名称、连接协议，如 jdbc:mysql:

· 要导入的数据

· 用于快速数据传输的并行处理指令

· 导入数据的目的地

Sqoop 经测试可与 Connector/J 5.1 一起使用。如果您已升级到 Connector/J 8.0，并且想要使用该zeroDateTimeBehavior属性来处理 DATE 列中“0000-00-00\”的值，请zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL在连接字符串中明确指定。例如，--connect jdbc:mysql://<MySQL host>/<DB>?zeroDateTimeBehavior=CONVERT_TO_NULL。

1) 创建一个导入命令，指定到 RDBMS 的 Sqoop 连接。

n 要在命令行上输入数据源的密码，请使用-P连接字符串中的选项。

n 要指定存储密码的文件，请使用该 --password-file选项。

n 命令行密码：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
<data to import> \
--username <username> \
-P

指定密码文件：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES \
--username <username> \
--password-file ${user.home}/.password

2) 在命令中指定要导入的数据。

n 导入整个表。

n 导入列的子集。

n 使用自由格式查询导入数据。

整个表：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES

列子集：

sqoop import 
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES \
--columns "employee_id,first_name,last_name,job_title"

导入最新数据的自由格式查询：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES \
--where "start_date > '2018-01-01'"

3) 或者，在 import 语句中指定write parallelism以并行执行多个 map 任务：

n 设置映射器：如果源表有主键，则使用--num-mappers.

n 拆分方式：如果主键分布不均，请使用以下方法提供拆分键 --split-by

n 顺序：如果您没有主键或拆分键，请使用--num-mappers 1或 --autoreset-to-one-mapper在查询中顺序导入数据。

n 设置映射器：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
 --table EMPLOYEES \
 --num-mappers 8 \

n Split：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
 --table EMPLOYEES \
 --split-by dept_id

n 设置映射器均匀地分割源表的主键范围。

n Split by 使用拆分键而不是主键均匀拆分数据。

4) 指定使用 Hive 默认分隔符将数据导入 Hive --hive-import。

5) 指定数据的 Hive 目标。

n 如果您认为 Hive 中不存在该表，请命名数据库和表，并使用 --create-hive-table 选项。

n 如果要将导入的数据插入到现有的 Hive 外部表中，请命名数据库和表，但不要使用 --create-hive-table 选项。

此命令将 MySQL EMPLOYEES 表导入到仓库中命名的新 Hive 表中。

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/corp \
--table EMPLOYEES \
--hive-import \
--create-hive-table \
--hive-database 'mydb' \
--hive-table 'newtable'

此命令将 MySQL EMPLOYEES 表导入到 HDFS 中的外部表。/

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/corp \
--table EMPLOYEES \
--hive-import \
--hive-database 'mydb' \
--hive-table 'myexternaltable'

如上所示，在单独的行（推荐）中指定用单引号括起来的数据库和表名称。或者在一行中指定数据库和表名，并用反引号将数据库和表名括起来。

--hive-table `mydb`.`myexternaltable`

由于 Hive-16907 错误修复，Hive 拒绝 SQL 查询中的 `db.table`。表名中不再允许使用点 (.)。您需要更改使用此类引用的查询，以防止 Hive 将整个 db.table 字符串解释为表名。

3.2 将 RDBMS 数据导入 Hive

您可以测试Apache Sqoop 导入命令，然后执行该命令将关系数据库表导入Apache Hive。

您可以在 Hive 集群的命令行中输入 Sqoop import 命令，以将数据从数据源导入 Hive。您可以在实际执行之前测试导入语句。

· Apache Sqoop 客户端服务可用。

· Hive Metastore 和 Hive 服务可用。

1) 或者，在执行前使用 eval 选项测试导入命令。

sqoop eval --connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
--query "SELECT * FROM employees LIMIT 10"

select 语句的输出出现，其中列出了 RDBMS 员工表中的 10 行数据。

2) 执行 Sqoop 导入命令，指定到 RDBMS 的 Sqoop 连接、要导入的数据以及目标 Hive 表名称。

此命令将 MySQL EMPLOYEES 表导入到仓库中命名的新 Hive 表中。

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/corp \
--table EMPLOYEES \
--hive-import \
--create-hive-table \
--hive-table mydb.newtable

原文链接：https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/latest/migrating-data-into-hive/topics/hive_moving_data_from_databases_to_hive.html

4 将数据从 HDFS 移动到 Apache Hive

在CDP Private Cloud Base 中，您可以将不同数据源的数据导入 HDFS，进行 ETL 处理，然后在 Apache Hive 中查询数据。

4.1 将 RDBMS 数据导入 HDFS

在CDP Private Cloud Base 中，您创建一个 Sqoop 导入命令，将数据从关系数据库导入 HDFS。

您在集群的命令行中输入 Sqoop import 命令以将数据导入 HDFS。导入命令需要包含数据库URI、数据库名称和连接协议，如jdbc:mysql:m和要导入的数据。可选地，该命令可以包括用于快速数据传输的并行处理指令、导入数据的 HDFS 目标目录、数据分隔符和其他信息。如果未指定其他位置，则使用默认 HDFS 目录。字段以逗号分隔，行以行分隔。您可以在实际执行之前测试导入语句。

· Apache Sqoop 已安装和配置。

1) 创建一个导入命令，指定与您要导入的数据源的 Sqoop 连接。

n 如果要在命令行上为数据源输入密码，请使用-P连接字符串中的选项。

n 如果要指定存储密码的文件，请使用该 --password-file选项。

n 命令行密码：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
<data to import> \
--username <username> \
-P

n 指定密码文件：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
--table EMPLOYEES \
--username <username> \
--password-file ${user.home}/.password

2) 在命令中指定要导入的数据。

n 导入整个表。

n 导入列的子集。

n 使用自由格式查询导入数据。

整个表：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
--table EMPLOYEES

列子集：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
--table EMPLOYEES \
--columns "employee_id,first_name,last_name,job_title"

导入最新数据的自由格式查询：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com/bar \
--table EMPLOYEES \
--where "start_date > '2018-01-01'"

3) 使用--target-dir选项指定导入数据的目的地。

此命令使用默认文本文件分隔符将从 MySQL EMPLOYEES 表导入的数据附加到 HDFS 目标目录中的输出文件。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3600/bar \
--table EMPLOYEES \
--where "id > 100000" \
--target-dir /incremental_dataset \
--append

该命令按列拆分导入的数据，并指定将数据导入到 HDFS 目标目录中的输出文件中。

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3600/bar \
--query 'SELECT a.*, b.* \
FROM a JOIN b on (a.id == b.id) \
WHERE $CONDITIONS' \
--split-by a.id \
--target-dir /user/foo/joinresults

此命令执行一次并使用 -m 1 选项指定的单个映射任务串行导入数据：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://db.foo.com:3600/bar \
--query \
'SELECT a.*, b.* \
FROM a \
JOIN b on (a.id == b.id) \
WHERE $CONDITIONS' \
-m 1 \
--target-dir /user/foo/joinresults

4) 或者，在 import 语句中指定write parallelism以并行执行多个 map 任务：

n 设置映射器：如果源表有主键，则使用--num-mappers.

n 拆分方式：如果主键分布不均，请使用以下方法提供拆分键 --split-by

n 顺序：如果您没有主键或拆分键，请使用--num-mappers 1或 --autoreset-to-one-mapper在查询中顺序导入数据。

n 设置映射器：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES \
--num-mappers 8

n 拆分：

sqoop import --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--table EMPLOYEES \
--split-by dept_id

n 设置映射器均匀地分割源表的主键范围。

n Split by 使用拆分键而不是主键均匀拆分数据。

5) 或者，在执行前使用 eval 选项测试导入命令。

sqoop eval --connect jdbc:mysql://db.foo.com:3306/bar \
--query "SELECT * FROM employees LIMIT 10"

将出现 select 语句的输出。

4.2 将 HDFS 文件转换为 ORC

在CDP Private Cloud Base 中，要使用 Hive 查询 HDFS 中的数据，您需要对数据应用架构，然后以 ORC 格式存储数据。

要将HDFS中存储的数据转换成Hive中推荐的查询格式，您可以通过创建Hive外部表的方式为HDFS数据创建一个schema，然后创建一个Hive托管的表来转换和查询ORC格式的数据。转换是一个并行的分布式动作，不需要独立的 ORC 转换工具。假设您有以下 CSV 文件，其中包含描述字段的标题行和包含以下数据的后续行：

Name,Miles_per_Gallon,Cylinders,Displacement,Horsepower,Weight_in_lbs, \
  Acceleration,Year,Origin
"chevrolet chevelle malibu",18,8,307,130,3504,12,1970-01-01,A
"buick skylark 320",15,8,350,165,3693,11.5,1970-01-01,A
"plymouth satellite",18,8,318,150,3436,11,1970-01-01,A
"amc rebel sst",16,8,304,150,3433,12,1970-01-01,A
"ford torino",17,8,302,140,3449,10.5,1970-01-01,A

您从 CSV 文件中删除了标题。

1) 创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS Cars(
    Name STRING, 
    Miles_per_Gallon INT,
    Cylinders INT,
    Displacement INT,
    Horsepower INT, 
    Weight_in_lbs INT,
    Acceleration DECIMAL,
    Year DATE,
    Origin CHAR(1))
COMMENT 'Data about cars from a public database'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
location '/user/<username>/visdata';

2) 创建 Hive 管理的表以将数据转换为 ORC。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS mycars(
Name STRING, 
Miles_per_Gallon INT,
Cylinders INT,
Displacement INT,
Horsepower INT, 
Weight_in_lbs INT,
Acceleration DECIMAL,
Year DATE,
Origin CHAR(1))
COMMENT 'Data about cars from a public database'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS ORC;

3) 将外部表中的数据插入到 Hive 管理的表中。

INSERT OVERWRITE TABLE mycars SELECT * FROM cars;

4) 验证您是否将数据正确导入到 ORC 格式的表中：

hive> SELECT * FROM mycars LIMIT 3;
OK
"chevrolet chevelle malibu" 18  8   307 130 3504   12  1970-01-01 A
"buick skylark 320"  15  8   350 165 3693   12  1970-01-01 A
"plymouth satellite" 18  8   318 150 3436   11  1970-01-01 A
Time taken: 0.144 seconds, Fetched: 3 row(s)

4.3 增量更新导入的表

在CDP Private Cloud Base 中，更新导入的表涉及使用 Apache Sqoop 导入对原始表所做的增量更改，然后将更改与导入到 Apache Hive 的表合并。

在将操作数据库中的数据摄取到 Hive 后，您通常需要设置一个流程来定期将导入的表与操作数据库表同步。基表是在第一次数据摄取期间创建的 Hive 管理的表。从操作数据库系统增量更新 Hive 表涉及合并基表和更改记录以反映最新的记录集。您将增量表创建为 Hive 外部表，通常来自 HDFS 中的 CSV 数据，以存储更改记录。此外部表包含自上次数据摄取以来操作数据库中的更改（插入和更新）。一般情况下，表是分区的，只更新最新的分区，使这个过程更有效率。

您可以使用 Oozie 自动执行以增量方式更新 Hive 中数据的步骤。

· 第一次将数据摄取到 hive 中时，您将整个基表以 ORC 格式存储在 Hive 中。

· 将其从外部表移动到 Hive 管理的表后的基表定义具有以下架构：

CREATE TABLE base_table (
id STRING,
field1 STRING,
modified_date DATE)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';

1) 将增量表作为外部表存储在 Hive 中，并获取比更新的记录last_import_date，这是上次增量数据更新的日期。

自上次更新数据以来，您经常导入增量更改，然后将其合并。

· 使用--check-column获取记录

· 用于--query获取记录

sqoop import --connect jdbc:teradata://{host name}/Database=retail --connection-manager org.apache.sqoop.teradata.TeradataConnManager --username dbc --password dbc --table SOURCE_TBL --target-dir /user/hive/incremental_table -m 1 --check-column modified_date --incremental lastmodified --last-value {last_import_date}
sqoop import --connect jdbc:teradata://{host name}/Database=retail --connection-manager org.apache.sqoop.teradata.TeradataConnManager --username dbc --password dbc --target-dir /user/hive/incremental_table -m 1 --query 'select * from SOURCE_TBL where modified_date > {last_import_date} AND $CONDITIONS’

2) 使用 Sqoop 将增量表数据移入 HDFS 后，您可以使用以下命令在其上定义外部 Hive 表

CREATE EXTERNAL TABLE incremental_table (
 id STRING,
 field1 STRING,
 modified_date DATE)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
location '/user/hive/incremental_table';

3) 使用 MERGE 命令合并数据并协调基表记录与新记录：

MERGE INTO base_table
USING incremental_table ON base.id = incremental_table.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
fieldl1=incremental_table.email,
modified_date=incremental_table.state
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT
VALUES(incremental_table.id, incremental_table.field1, incremental_table.modified_data);

原文链接：https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/latest/migrating-data-into-hive/topics/hive_moving_data_from_hdfs_to_hive.html

CDP中的Hive3系列之Hive性能调优

1 数据迁移到 Apache Hive

1.1 将 Sqoop 与 Teradata 连接器结合使用

1.2 Cloudera 网站上的 Apache Sqoop 文档

2 设置 Sqoop

3 将数据从数据库移动到 Apache Hive

3.1 创建 Sqoop 导入命令

3.2 将 RDBMS 数据导入 Hive

4 将数据从 HDFS 移动到 Apache Hive

4.1 将 RDBMS 数据导入 HDFS

4.2 将 HDFS 文件转换为 ORC

4.3 增量更新导入的表

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CDP中的Hive3系列之Hive性能调优

1.1 将 Sqoop 与 Teradata 连接器结合使用

1.2 Cloudera 网站上的 Apache Sqoop 文档

3.1 创建 Sqoop 导入命令

3.2 将 RDBMS 数据导入 Hive

4 将数据从 HDFS 移动到 Apache Hive

4.1 将 RDBMS 数据导入 HDFS

4.2 将 HDFS 文件转换为 ORC

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