hivehook 表血缘与字段血缘的解析

代码

java 复制代码
import org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext;
import org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.HookContext;
import org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.LineageInfo;
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.*;

public class HiveServerQueryLogHook implements ExecuteWithHookContext {
	static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(HiveServerQueryLogHook.class);
	
    @Override
    public void run(HookContext hookContext) throws Exception {
        printLineageInfo(hookContext);
    }
    private void printLineageInfo(HookContext hookContext) {
        // 输出表
        Set<String> inputTables = new HashSet<>();;

        // 输入表
        Set<String> outputTables = new HashSet<>();;

        // 字段血缘 Map
        // key为输出字段,value为来源字段数组
        Map<String, ArrayList<String>> fieldLineage = new HashMap<>();
		
		// 从 `hookContext` 中获取 `Linfo` 并返回其 entry set,这意味着我们会获取到一个包含键值对的集合;遍历 `hookContext` 中 `Linfo` 的 entry set
        for(Map.Entry<LineageInfo.DependencyKey, LineageInfo.Dependency> dep: hookContext.getLinfo().entrySet()){
            // 表血缘
            // 将 `dep.getKey()` 转换为一个 Optional 对象,以防止空指针异常。
            Optional.ofNullable(dep.getKey())
            		// 如果 `dep.getKey()` 不为空,则将其转换为 `DataContainer` 对象。
                    .map(LineageInfo.DependencyKey::getDataContainer)
                    // 如果 `DataContainer` 不为空,则获取其表信息。
                    .map(LineageInfo.DataContainer::getTable)
                    // 将表信息传递给 `dealOutputTable` 方法进行处理。
                    .map(this::dealOutputTable)
                    // 如果处理后的结果不为空,则将其添加到 `outputTables` 集合中。
                    .ifPresent(outputTables::add);
            Optional.ofNullable(dep.getValue())
                    .map(LineageInfo.Dependency::getBaseCols)
                    .ifPresent(items -> items.stream().map(LineageInfo.BaseColumnInfo::getTabAlias)
                            .map(LineageInfo.TableAliasInfo::getTable)
                            .map(this::dealOutputTable)
                            .forEach(inputTables::add));

            // 字段血缘
            // 将 `dep.getKey()` 转换为一个 Optional 对象,以防止空指针异常。
            String column = Optional.ofNullable(dep.getKey())
            		// 如果 `dep.getKey()` 不为空,则将其传递给 `dealDepOutputField` 方法进行处理。
                    .map(this::dealDepOutputField)
                    // 如果处理后的结果不为空,则将其作为键放入 `fieldLineage` 中,并关联一个空的 ArrayList,然后将该键返回给 `column` 变量。

                    .map(aimField -> {
                        fieldLineage.put(aimField, new ArrayList<>());
                        return aimField;
                    // 如果处理后的结果为空,则将 `column` 设置为 null。
                    }).orElse(null);
                    // 将 `dep.getValue()` 转换为一个 Optional 对象,以防止空指针异常。
            Optional.ofNullable(dep.getValue())
            		// 如果 `dep.getValue()` 不为空,则获取其基础列信息。

                    .map(LineageInfo.Dependency::getBaseCols)
                    // 如果基础列信息不为空,则将其转换为流并依次处理,将处理后的结果添加到 `fieldLineage` 中对应 `column` 的列表中。
                    .ifPresent(items -> items.stream()
                            .map(this::dealBaseOutputField)
                            .forEach(item -> {
                                fieldLineage.get(column).add(item);
                            }));
        }
        LOG.info("inputTables : {} ",inputTables);
        LOG.info("outputTables : {} ",outputTables);
        LOG.info("fieldLineage : {} ",fieldLineage.toString());
    }
    // 处理表的格式为 库.表
    private String dealOutputTable(Table table) {
        String dbName = table.getDbName();
        String tableName = table.getTableName();
        return dbName != null ? String.format("%s.%s", dbName, tableName) : tableName;
    }

    // 处理输出字段的格式
    private String dealDepOutputField(LineageInfo.DependencyKey dependencyKey) {
        try{
            String tableName = dealOutputTable(dependencyKey.getDataContainer().getTable());
            String field = dependencyKey.getFieldSchema().getName();
            return String.format("%s.%s", tableName, field);
        }catch (Exception e) {
            LOG.error("deal dep output field error" + e.getMessage());
            return null;
        }
    }

    // 处理来源字段的格式
    private String dealBaseOutputField(LineageInfo.BaseColumnInfo baseColumnInfo) {
        try{
            String tableName = dealOutputTable(baseColumnInfo.getTabAlias().getTable());
            String field = baseColumnInfo.getColumn().getName();
            return String.format("%s.%s", tableName, field);
        }catch (Exception e) {
            LOG.error("deal base output field error" + e.getMessage());
            return null;
        }
    }

配置

编译后生成jar文件添加到hive运行环境,设置hook

powershell 复制代码
1)jar放置/disk1/hive-jars/hook

2)设置env,conf/hive-env.sh
pushd /disk1/hive-jars/hook
export HOOK_DEPS=$(ls *.jar| xargs -Ixx echo "`pwd`/xx" | sort | tr '\n' ':')
popd
export HIVE_AUX_JARS_PATH=${xxx%:}:${HOOK_DEPS%:}

3)修改hive-site.xml
  <property>
    <name>hive.exec.post.hooks</name>
    <value>com.xxx.xxx.HiveServerQueryLogHook</value>
    <description>
      Comma-separated list of post-execution hooks to be invoked for each statement.
      A post-execution hook is specified as the name of a Java class which implements the
      org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext interface.
    </description>
  </property>

测试

sql

sql 复制代码
use db_dev;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `all_report_creator`(
`project_id` INT COMMENT '项目组id',
`report_id` INT COMMENT '报告id',
`creator_id` INT COMMENT '报告创建者id',
`nick` STRING COMMENT 'nick名字'
) 
STORED AS PARQUET;
insert overwrite table all_report_creator
select
t1.project_id,t1.id,t2.id,t2.nick from db.new_report t1 left join db.bigviz_user t2 on t1.creator_id = t2.id where t1.project_id in(7,24)

血缘

powershell 复制代码
24/07/12 13:34:31 INFO xxx.HiveServerQueryLogHook: inputTables : [db.new_report, db.bigviz_user]
24/07/12 13:34:31 INFO xxx.HiveServerQueryLogHook: outputTables : [db_dev.all_report_creator]
24/07/12 13:34:31 INFO xxx.HiveServerQueryLogHook: fieldLineage : {db_dev.all_report_creator.project_id=[db.new_report.project_id], db_dev.all_report_creator.report_id=[db.new_report.id], db_dev.all_report_creator.creator_id=[db.bigviz_user.id], db_dev.all_report_creator.nick=[db.bigviz_user.nick]}

参考

HIVE源码学习-hivehook尝试表血缘与字段血缘的解析

http://ganjiacheng.cn/article/2020/article_16_HIVE源码学习-hivehook尝试血缘解析/

相关推荐
武子康9 小时前
大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
java·大数据·数据仓库·hive·hadoop·后端
清平乐的技术专栏1 天前
Hive SQL 查询所有函数
hive·hadoop·sql
csding111 天前
写入hive metastore报问题Permission denied: user=hadoop,inode=“/user/hive”
数据仓库·hive·hadoop
神秘打工猴2 天前
hive常用函数有哪些
hive
lucky_syq2 天前
Hive与HBase的区别有哪些
hive·hadoop·hbase
出发行进3 天前
Hive其五,使用技巧,数据查询,日志以及复杂类型的使用
大数据·hive·数据分析
武子康3 天前
大数据-256 离线数仓 - Atlas 数据仓库元数据管理 正式安装 启动服务访问 Hive血缘关系导入
大数据·数据仓库·hive·hadoop
lucky_syq3 天前
Spark和Hive的区别
大数据·hive·spark
小刘鸭!3 天前
Hive解决数据倾斜
数据仓库·hive·hadoop
武子康3 天前
大数据-255 离线数仓 - Atlas 数据仓库元数据管理 数据血缘关系 元数据
大数据·数据仓库·hive·hadoop·spring