华为云用户手册
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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”(该参数值默认为“false”,改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务,卸载前请将此参数值改回“false”),将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
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简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。
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基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。 ApplicationMaster(AM) 用户提交的每个应用程序均包含一个AM,主要功能包括: 与RM调度器协商以获取资源(用Container表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态;另一方面,它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等,当AM向RM申请资源时,RM为AM返回的资源便是用Container表示的。
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场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本,基于某些业务要求,要求开发MapReduce应用程序实现如下功能: 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名,第二列为性别,第三列为本次停留时间,单位为分钟,分隔符为“,”。 log1.txt:周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60 log2.txt:周日网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,50 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 FangBo,female,50 GuoYijun,male,50 CaiXuyu,female,50 FangBo,female,60
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数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件,将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt,将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹,“/tmp/input”,并上传input_data1.txt,input_data2.txt到此目录,命令如下: 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -put local_filepath /tmp/input
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操作步骤 将从IntelliJ IDEA中导出的jar包复制到Linux客户端指定目录(例如“/opt/jarsource”)。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的配置文件请参考相关开发指引,获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的jar包请参考相关开发指引,获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令,将上述jar包打成一个完整的业务jar包放入指定目录/opt/jartarget(可为任意空目录)。执行sh storm-jartool.sh /opt/jarsource/ /opt/jartarget命令后,会在“/opt/jartarget”下生成source.jar。
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提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar包放在客户端$SPARK_HOME目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Java接口对应的类名前有Java字样,请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkPutExample SparkOnHbaseJavaExample.jar bulktable cf1 python版本(文件名等请与实际保持一致,此处仅为示例),假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar,且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar HBaseBulkPutExample.py bulktable cf1 yarn-cluster模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkPutExample --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf SparkOnHbaseJavaExample.jar bulktable cf1 python版本(文件名等请与实际保持一致,此处仅为示例),假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar,且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar HBaseBulkPutExample.py bulktable cf1
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Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseBulkPutExample文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBaseBulkPutExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkPutExample') # 创建类实例并调用方法,传递sc._jsc参数 spark._jvm.JavaHBaseBulkPutExample().execute(spark._jsc, sys.argv) # 停止SparkSession spark.stop()
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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”(该参数值默认为“false”,改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务,卸载前请将此参数值改回“false”),将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
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操作步骤 获取样例代码。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件,请参见获取代码样例工程。 将样例代码导入IDEA中。 获取配置文件。 从集群的客户端中获取文件。在“$SPARK_HOME/conf”中下载hive-site.xml与spark-defaults.conf文件到本地。 在HDFS中上传数据。 在Liunx中新建文本文件data,将如下数据内容保存到data文件中。 Miranda,32 Karlie,23 Candice,27 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /data(hdfs dfs命令有同样的作用),创建对应目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put data /data,上传数据文件。 在样例代码中配置相关参数。 将加载数据的sql语句改为“LOAD DATA INPATH 'hdfs:/data/data' INTO TABLE CHILD”。 在程序运行时添加运行参数,分别为hive-site.xml与spark-defaults.conf文件的路径。 运行程序。
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Flink应用程序开发流程 Flink开发流程参考如下步骤: 图1 Flink应用程序开发流程 表1 Flink应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Flink的基本概念。 基本概念 准备开发和运行环境 Flink的应用程序支持使用Scala、Java两种语言进行开发。推荐使用IDEA工具,请根据指导完成不同语言的开发环境配置。Flink的运行环境即Flink客户端,请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备本地应用开发环境 准备工程 Flink提供了样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个Flink工程。 导入并配置Flink样例工程 根据场景开发工程 提供了Scala、Java两种不同语言的样例工程,帮助用户快速了解Flink各部件的编程接口。 开发Flink应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并调测Flink应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下,用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看Flink应用调测结果 调优程序 您可以根据程序运行情况,对程序进行调优,使其性能满足业务场景需求。 调优完成后,请重新进行编译和运行。 组件操作指南中的“Flink性能调优”
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数据规划 在kafka中生成模拟数据(需要有Kafka权限用户) 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径,详细路径由用户指定,可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer {brokerlist} {topic} {number of events produce every 0.02s} 示例: java -cp /opt/client/Spark2x/spark/conf:/opt/StructuredStreamingState-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10
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提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行。 yarn-client模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars /opt/female/protobuf-java-2.5.0.jar --conf spark.yarn.user.classpath.first=true --class com.huawei.bigdata.spark.examples.datasources.AvroSource SparkOnHbaseJavaExample.jar python版本(文件名等请与实际保持一致,此处仅为示例),假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar,且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf spark.yarn.user.classpath.first=true --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar,/opt/female/protobuf-java-2.5.0.jar AvroSource.py yarn-cluster模式: java/scala版本(类名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例) bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /opt/female/protobuf-java-2.5.0.jar --conf spark.yarn.user.classpath.first=true --class com.huawei.bigdata.spark.examples.datasources.AvroSource --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf SparkOnHbaseJavaExample.jar python版本(文件名等请与实际保持一致,此处仅为示例),假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar,且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf --conf spark.yarn.user.classpath.first=true --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar,/opt/female/protobuf-java-2.5.0.jar AvroSource.py
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打包项目 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。 若运行“Spark on HBase”样例程序,需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”(该参数值默认为“false”,改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务,卸载前请将此参数值改回“false”),将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。
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Python样例代码 下面代码片段仅为演示,具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中的AvroSource文件: # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("AvroSourceExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.datasources.AvroSource') # 创建类实例并调用方法,传递sc._jsc参数 spark._jvm.AvroSource().execute(spark._jsc) # 停止SparkSession spark.stop()
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数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create 'ExampleAvrotable','rowkey','cf1' (如果表已经存在,则每次执行提交命令前需清空表里的数据:truncate 'ExampleAvrotable') create 'ExampleAvrotableInsert','rowkey','cf1' (如果表已经存在,则每次执行提交命令前需清空表里的数据:truncate 'ExampleAvrotable')
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HDFS样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下HDFS相关样例工程: 表1 HDFS相关样例工程 样例工程位置 描述 hdfs-example-normal HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。相关业务场景介绍请参见HDFS C API接口介绍。 父主题: HDFS开发指南(普通模式)
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操作步骤 控制台显示运行结果会有如下成功信息: cluset status is false Warning: Could not get charToByteConverterClass! Workflow job submitted: 0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job running ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow job completed ...0000067-160729120057089-oozie-omm-W Workflow id[0000067-160729120057089-oozie-omm-W] status[SUCCEEDED] -----------finish Oozie ------------------- 同时在HDFS上生成目录“/user/developuser/examples/output-data/map-reduce”,包括如下两个文件: _SUC CES S part-00000 可以通过Hue的文件浏览器或者通过HDFS如下命令行查看: hdfs dfs -ls /user/developuser/examples/output-data/map-reduce 在Windows下面执行的时候可能会出现下面的异常,但是不影响业务: java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
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Spark2x样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支,然后下载压缩包到本地后解压,即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Spark2x相关样例工程: 表1 Spark2x相关样例工程 样例工程位置 描述 sparknormal-examples/SparkHbasetoCarbonJavaExample Spark同步HBase数据到CarbonData的应用开发样例代码。 本示例工程中,应用将数据实时写入HBase,用于点查业务。数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中,用于分析型查询业务。 sparknormal-examples/SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中,Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 sparknormal-examples/SparkHbasetoHbasePythonExample sparknormal-examples/SparkHbasetoHbaseScalaExample sparknormal-examples/SparkHivetoHbaseJavaExample Spark从Hive读取数据再写入到HBase的应用开发样例代码。 sparknormal-examples/SparkHivetoHbasePythonExample sparknormal-examples/SparkHivetoHbaseScalaExample sparknormal-examples/SparkJavaExample Spark Core任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 sparknormal-examples/SparkPythonExample sparknormal-examples/SparkSQLJavaExample sparknormal-examples/SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。 sparknormal-examples/SparkLauncherScalaExample sparknormal-examples/SparkOnClickHouseJavaExample Spark通过ClickHouse JDBC的原生接口,以及Spark JDBC驱动,实现对ClickHouse数据库和表的创建、查询、插入等操作样例代码。 sparknormal-examples/SparkOnClickHousePythonExample sparknormal-examples/SparkOnClickHouseScalaExample sparknormal-examples/SparkOnHbaseJavaExample Spark on HBase场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase,将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 sparknormal-examples/SparkOnHbasePythonExample sparknormal-examples/SparkOnHbaseScalaExample sparknormal-examples/SparkOnHudiJavaExample Spark on Hudi场景的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 sparknormal-examples/SparkOnHudiPythonExample sparknormal-examples/SparkOnHudiScalaExample sparknormal-examples/SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。 本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 sparknormal-examples/SparkSQLPythonExample sparknormal-examples/SparkSQLScalaExample sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample Spark Streaming从Kafka接收数据并进行统计分析的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序实时累加计算Kafka中的流数据,统计每个单词的记录总数。 sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010PythonExample sparknormal-examples/SparkStreamingtoHbaseJavaExample010 Spark Streaming读取Kafka数据并写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本工程应用程序每5秒启动一次任务,读取Kafka中的数据并更新到指定的HBase表中。 sparknormal-examples/SparkStreamingtoHbasePythonExample010 sparknormal-examples/SparkStreamingtoHbaseScalaExample010 sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingJavaExample 在Spark应用中,通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录,然后把单词记录分类统计,得到每个单词记录数。 sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingPythonExample sparknormal-examples/SparkStructuredStreamingScalaExample sparknormal-examples/SparkThriftServerJavaExample 通过JDBC访问Spark SQL的Java/Scala示例程序。 本示例中,用户自定义JD BCS erver的客户端,使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 sparknormal-examples/SparkThriftServerScalaExample sparknormal-examples/StructuredStreamingADScalaExample 使用Structured Streaming,从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。 sparknormal-examples/StructuredStreamingStateScalaExample Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;同时输出本批次被更新状态的session。 父主题: Spark2x开发指南(普通模式)
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开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统,使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中,全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述,开发流程主要分为以下几部分: 设置属性:设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接:建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库:创建ClickHouse数据库。 创建表:创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据:插入数据到ClickHouse表中。 查询数据:查询ClickHouse表数据。 删除表:删除已创建的ClickHouse表。
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操作场景 HBase把Thrift结合起来可以向外部应用提供HBase服务。在HBase服务安装时可选部署ThriftServer实例,ThriftServer系统可访问HBase的用户,拥有HBase所有NameSpace和表的读、写、执行、创建和管理的权限。访问ThriftServer服务同样需要进行Kerberos认证。HBase实现了两套Thrift Server服务,此处“hbase-thrift-example”为ThriftServer实例服务的调用实现。
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ClickHouse应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如ClickHouse应用程序开发流程和表1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前,需首先准备开发环境,ClickHouse的应用程序支持多种语言开发,推荐使用Java语言,使用IntelliJ IDEA工具,同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备ClickHouse应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中,需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群,配置文件通常包括集群信息文件以及用于安全认证的用户文件,可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点,需要与MRS集群内节点网络互通,同时配置hosts 域名 信息。 准备ClickHouse应用运行环境 配置并导入样例工程 ClickHouse提供了不同场景下的样例程序,用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 导入并配置ClickHouse样例工程 根据业务场景开发程序 提供样例工程,帮助用户快速了解ClickHouse各部件的编程接口。 开发ClickHouse应用 编译并运行程序 将开发好的程序编译运行,用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行,也可以将程序编译为Jar包后,提交到Linux节点上运行。 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用 在Linux环境中调测ClickHouse应用 父主题: ClickHouse应用开发简介
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开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“employees_info”的字段为雇员编号、姓名、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地、入职时间,其中支付薪水币种“R”代表人民币,“D”代表美元。 雇员联络信息表“employees_contact”的字段为雇员编号、电话号码、e-mail。 雇员信息扩展表“employees_info_extended”的字段为雇员编号、姓名、电话号码、e-mail、支付薪水币种、薪水金额、缴税税种、工作地,分区字段为入职时间。 创建表代码实现请见创建Hive表。 加载雇员信息数据到雇员信息表“employees_info”中。 加载数据代码实现请见加载数据到Hive表中。 雇员信息数据如表1所示: 表1 雇员信息数据 编号 姓名 支付薪水币种 薪水金额 缴税税种 工作地 入职时间 1 Wang R 8000.01 personal income tax&0.05 Country1:City1 2014 3 Tom D 12000.02 personal income tax&0.09 Country2:City2 2014 4 Jack D 24000.03 personal income tax&0.09 Country3:City3 2014 6 Linda D 36000.04 personal income tax&0.09 Country4:City4 2014 8 Zhang R 9000.05 personal income tax&0.05 Country5:City5 2014 加载雇员联络信息数据到雇员联络信息表“employees_contact”中。 雇员联络信息数据如表2所示: 表2 雇员联络信息数据 编号 电话号码 e-mail 1 135 XXXX XXXX xxxx@xx.com 3 159 XXXX XXXX xxxxx@xx.com.cn 4 186 XXXX XXXX xxxx@xx.org 6 189 XXXX XXXX xxxx@xxx.cn 8 134 XXXX XXXX xxxx@xxxx.cn 加载雇员扩展信息数据到雇员联络信息表“employees_info_extended”中。 雇员扩展信息数据如表3所示: 表3 雇员扩展信息数据 编号 姓名 电话号码 e-mail 支付薪水币种 薪水金额 缴税税种 工作地 入职时间 1 Wang 135 XXXX XXXX xxxx@xx.com R 8000.01 personal income tax&0.05 Country1:City1 2014 3 Tom 159 XXXX XXXX xxxxx@xx.com.cn D 12000.02 personal income tax&0.09 Country2:City2 2014 4 Jack 186 XXXX XXXX xxxx@xx.org D 24000.03 personal income tax&0.09 Country3:City3 2014 6 Linda 189 XXXX XXXX xxxx@xxx.cn D 36000.04 personal income tax&0.09 Country4:City4 2014 8 Zhang 134 XXXX XXXX xxxx@xxxx.cn R 9000.05 personal income tax&0.05 Country5:City5 2014 数据分析。 数据分析代码实现,请见查询Hive表数据。 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,并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 提交数据分析任务,统计表employees_info中有多少条记录。实现请参见使用JDBC接口提交数据分析任务。
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功能简介 使用REST服务,传入对应host与port组成的url以及指定的Namespace,通过HTTP协议,对Namespace进行创建、查询、删除,获取指定Namespace中表的操作。 HBase表以“命名空间:表名”格式进行存储,若在创建表时不指定命名空间,则默认存储在“default”中。其中,“hbase”命名空间为系统表命名空间,请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。
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样例数据 表employees_info的数据如下: 1,Wang,R,8000.01,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country1:City1,2014 3,Tom,D,12000.02,person&personal^Btype&income^Btax&0.09,Country2:City2,2014 4,Jack,D,24000.03,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country3:City3,2014 6,Linda,D,36000.04,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country4:City4,2014 8,Zhang,R,9000.05,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country5:City5,2014 表employees_contact的数据如下: 1,135 XXXX XXXX,xxxx@xx.com 3,159 XXXX XXXX,xxxxx@xx.com.cn 4,186 XXXX XXXX,xxxx@xx.org 6,189 XXXX XXXX,xxxx@xxx.cn 8,134 XXXX XXXX,xxxx@xxxx.cn 表employees_info_extended的数据如下: 1,Wang,135 XXXX XXXX,xxxx@xx.com,R,8000.01,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country1:City1,2014 3,Tom,159 XXXX XXXX,xxxxx@xx.com.cn,D,12000.02,person&personal^Btype&income^Btax&0.09,Country2:City2,2014 4,Jack,186 XXXX XXXX,xxxx@xx.org,D,24000.03,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country3:City3,2014 6,Linda,189 XXXX XXXX,xxxx@xxx.cn,D,36000.04,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country4:City4,2014 8,Zhang,134 XXXX XXXX,xxxx@xxxx.cn,R,9000.05,person&personal^Btype&income^Btax&0.05,Country5:City5,2014
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样例代码 -- 从本地文件系统/opt/hive_examples_data/目录下将employee_info.txt加载进employees_info表中. ---- 用新数据覆盖原有数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info; ---- 保留原有数据,将新数据追加到表中 LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; -- 从HDFS上/user/hive_examples_data/employee_info.txt加载进employees_info表中. ---- 用新数据覆盖原有数据 LOAD DATA INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' OVERWRITE INTO TABLE employees_info; ---- 保留原有数据,将新数据追加到表中 LOAD DATA INPATH '/user/hive_examples_data/employee_info.txt' INTO TABLE employees_info; 加载数据的实质是将数据复制到HDFS上指定表的目录下。
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数据规划 在kafka中生成模拟数据(需要有Kafka权限用户)。 确保集群安装完成,包括安装HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka服务。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径,详细路径由用户指定,可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer {brokerlist} {topic} {number of events produce every 0.02s} 示例: java -cp /opt/client/Spark2x/spark/conf:/opt/StructuredStreamingState-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10
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数据规划 StructuredStreaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据(需要有Kafka权限用户)。 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径,详细路径由用户指定,可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage}
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参考信息 Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar包,其中lib目录中默认是flink核心jar包,opt目录中是对接外部组件的jar包(例如flink-connector-kafka*.jar),若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程,其对应的运行依赖包如下: 表1 样例工程依赖包 样例工程 依赖包 说明 DataStream程序样例工程(Java/Scala) flink-dist_*.jar 在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 异步Checkpoint机制程序样例工程(Java/Scala) 向Kafka生产并消费数据程序样例工程(Java/Scala) kafka-clients-*.jar 由Kafka组件发布提供,可在Kafka组件客户端或者服务端安装路径下的lib目录下获取。 flink-connector-kafka_*.jar 在Flink客户端或者服务端安装路径的opt目录下获取。 pipeline程序样例工程(Java/Scala) flink-dist_*.jar 在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 flink-connector-netty_*.jar 在二次开发样例代码编译后产生的lib文件夹下获取。 curator-client-2.12.0.jar curator-framework-2.12.0.jar Stream SQL Join样例工程(Java) flink-dist_2.11*.jar 在Flink的客户端或者服务端安装路径的lib目录下获取。 kafka-clients-*.jar 由Kafka组件发布提供,可在Kafka组件客户端或者服务端安装路径下的lib目录下获取。 flink-connector-kafka_2.11*.jar 在Flink客户端或者服务端安装路径的opt目录下获取。 flink-table_2.11*.jar -
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准备开发环境 在进行应用开发时,要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境:Windows系统,支持Windows 7以上版本。 运行环境:Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置,建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明: 若使用IBM JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK,请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程 安装Maven 开发环境基本配置,用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下: 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK,版本为1.8.0_272,不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端:Oracle JDK:支持1.8版本;IBM JDK:支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端:OpenJDK:支持1.8.0_272版本。 说明: 基于安全考虑,服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0,若使用IBM JDK,请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”,设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2,详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip 16.04版本。
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