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目录
[1. HiveOperator配置](#1. HiveOperator配置)
[2. HiveOperator调度HQL案例](#2. HiveOperator调度HQL案例)
1. HiveOperator配置
可以通过HiveOperator直接操作Hive SQL ,HiveOperator的参数如下:
bash
hql(str):需要执行的Hive SQL。
hive_cli_conn_id(str):连接Hive的conn_id,在airflow webui connection中配置的。
想要在airflow中使用HiveOperator调用Hive任务,首先需要安装以下依赖并配置Hive Metastore:
bash
#切换Python37环境
[root@node4 ~]# conda activate python37
#安装hive provider package
(python37) [root@node4 ~]# pip install apache-airflow-providers-apache-hive==2.0.2
#启动airflow
(python37) [root@node4 ~]# airflow webserver --port 8080
(python37) [root@node4 ~]# airflow scheduler
登录Airflow webui并设置Hive Metastore,登录后找到"Admin"->"Connections",点击"+"新增配置:
2. HiveOperator调度HQL案例
1) 启动Hive,准备表
启动HDFS、Hive Metastore,在Hive中创建以下三张表:
bash
create table person_info(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by '\t';
create table score_info(id int,name string,score int) row format delimited fields terminated by '\t';
向表 person_info加载如下数据:
bash
1 zs 18
2 ls 19
3 ww 20
向表score_info加载如下数据:
bash
1 zs 100
2 ls 200
3 ww 300
2) 在node4节点配置Hive 客户端
由于Airflow 使用HiveOperator时需要在Airflow安装节点上有Hive客户端,所以需要在node4节点上配置Hive客户端。
将Hive安装包上传至node4 "/software"下解压,并配置Hive环境变量
bash
#在/etc/profile文件最后配置Hive环境变量
export HIVE_HOME=/software/hive-1.2.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
#使环境变量生效
source /etc/profile
修改HIVE_HOME/conf/hive-site.xml ,写入如下内容:
XML
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.local</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node1:9083</value>
</property>
</configuration>
3) 编写DAG python配置文件
注意在本地开发工具编写python配置时,需要用到HiveOperator,需要在本地对应的python环境中安装对应的provider package。
cpp
C:\Users\wubai>d:
D:\>cd d:\ProgramData\Anaconda3\envs\python37\Scripts
d:\ProgramData\Anaconda3\envs\python37\Scripts>pip install apache-airflow-providers-apache-hive==2.0.2
注意:这里本地安装也有可能缺少对应的C++环境,我们也可以不安装,直接跳过也可以。
Python配置文件:
python
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
default_args = {
'owner':'wangwu',
'start_date':datetime(2021, 9, 23),
'retries': 1, # 失败重试次数
'retry_delay': timedelta(minutes=5) # 失败重试间隔
}
dag = DAG(
dag_id = 'execute_hive_sql',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(minutes=1)
)
first=HiveOperator(
task_id='person_info',
hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
hql='select id,name,age from person_info',
dag = dag
)
second=HiveOperator(
task_id='score_info',
hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
hql='select id,name,score from score_info',
dag=dag
)
third=HiveOperator(
task_id='join_info',
hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
hql='select a.id,a.name,a.age,b.score from person_info a join score_info b on a.id = b.id',
dag=dag
)
first >> second >>third
4) 调度python配置脚本
将以上配置好的python文件上传至node4节点$AIRFLOW_HOME/dags下,重启Airflow websever与scheduler,登录webui,开启调度:
调度结果如下: