大数据技术——实战项目：广告数仓（第六部分）报表数据导出至clickhouse

[第11章报表数据导出](#第11章报表数据导出)

[11.1 Clickhouse安装](#11.1 Clickhouse安装)

[11.2 Clickhouse建表](#11.2 Clickhouse建表)

[11.2.1 创建database](#11.2.1 创建database)

[11.2.2 创建table](#11.2.2 创建table)

[11.3 Hive数据导出至Clickhouse](#11.3 Hive数据导出至Clickhouse)

第11章报表数据导出

由于本项目最终要出的报表，要求具备交互功能，以及进行自助分析的能力，所以为保证数据分析的最大灵活度，我们需要提供明细数据。

上述描述对计算引擎提出来了两点要求：

第一点：延迟低，交互式的自助分析，一般都要求低延时。

第二点：支持的数据量大：由于需要计算明细数据，所说数据量相对较大。

综合考虑：我们选择使用clickhouse作为分析引擎。

11.1 Clickhouse 安装

Clickhouse的安装和使用可参考以下博客。

大数据技术------ Clickhouse安装-CSDN博客

11.2 Clickhouse 建表

11.2.1 创建 database

需要先启动hiveserver2，并执行clickhouse-client -m连接server

hadoop102 :)

create database ad_report;

use ad_report;

11.2.2 创建 table

sql 复制代码

drop table if exists dwd_ad_event_inc;
create table if not exists dwd_ad_event_inc
(
    event_time             Int64 comment '事件时间',
    event_type             String comment '事件类型',
    ad_id                  String comment '广告id',
    ad_name                String comment '广告名称',
    ad_product_id          String comment '广告产品id',
    ad_product_name        String comment '广告产品名称',
    ad_product_price       Decimal(16, 2) comment '广告产品价格',
    ad_material_id         String comment '广告素材id',
    ad_material_url        String comment '广告素材url',
    ad_group_id            String comment '广告组id',
    platform_id            String comment '推广平台id',
    platform_name_en       String comment '推广平台名称(英文)',
    platform_name_zh       String comment '推广平台名称(中文)',
    client_country         String comment '客户端所处国家',
    client_area            String comment '客户端所处地区',
    client_province        String comment '客户端所处省份',
    client_city            String comment '客户端所处城市',
    client_ip              String comment '客户端ip地址',
    client_device_id       String comment '客户端设备id',
    client_os_type         String comment '客户端操作系统类型',
    client_os_version      String comment '客户端操作系统版本',
    client_browser_type    String comment '客户端浏览器类型',
    client_browser_version String comment '客户端浏览器版本',
    client_user_agent      String comment '客户端UA',
    is_invalid_traffic     UInt8 comment '是否是异常流量'
) ENGINE = MergeTree()
      ORDER BY (event_time, ad_name, event_type, client_province, client_city, client_os_type,
                client_browser_type, is_invalid_traffic);

11.3 Hive 数据导出至 Clickhouse

本项目使用spark-sql查询数据，然后通过jdbc写入Clickhouse，具体操作如下：

1 ）创建 Maven 项目， pom.xml 文件如下

XML 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.atguigu</groupId>
    <artifactId>ad_hive_to_clickhouse</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>

        <!-- 引入mysql驱动,目的是访问hive的metastore元数据-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.31</version>
        </dependency>

        <!-- 引入spark-hive模块-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
            <version>3.3.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <!--引入clickhouse-jdbc驱动,为解决依赖冲突,需排除jackson的两个依赖-->
        <dependency>
            <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId>
            <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId>
            <version>0.2.4</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>jackson-core</artifactId>
                    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!-- 引入commons-cli,目的是方便处理程序的输入参数 -->
        <dependency>
            <groupId>commons-cli</groupId>
            <artifactId>commons-cli</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>

    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <!--将依赖编译到jar包中-->
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <!--配置执行器-->
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <!--绑定到package执行周期上-->
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <!--只运行一次-->
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>



</project>

2 ）创建 com.atguigu.ad.spark.HiveToClickhouse 类，并编辑如下内容

java 复制代码

package com.atguigu.ad.spark;

import org.apache.commons.cli.*;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class HiveToClickhouse {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用common-cli处理传入参数
        // 1 定义能够传入哪些参数
        Options options = new Options();
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("hive_db").withDescription("hive数据库名称(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("hive_table").withDescription("hive表名称(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("hive_partition").withDescription("hive分区(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("ck_url").withDescription("clickhouse的jdbc url(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("ck_table").withDescription("clickhouse表名称(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());
        options.addOption(OptionBuilder.withLongOpt("batch_size").withDescription("数据写入clickhouse时的批次大小(required)").hasArg(true).isRequired(true).create());


        // 2 解析参数
        GnuParser gnuParser = new GnuParser();
        CommandLine cmd = null;
        try {
            cmd = gnuParser.parse(options, args);
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
            return;
        }


        // 创建spark-sql环境
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("HiveToClickhouse");
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .enableHiveSupport()
                .config(conf)
                .getOrCreate();
        // 读取hive中的数据
        //5.设置如下参数,支持使用正则表达式匹配查询字段
        sparkSession.sql("set spark.sql.parser.quotedRegexColumnNames=true");

        Dataset<Row> dataset = sparkSession.sql("" +
                "select `(dt)?+.+` from " + cmd.getOptionValue("hive_db") + "." + cmd.getOptionValue("hive_table") + " where dt='" + cmd.getOptionValue("hive_partition") + "'");



        // 写入到clickhouse中
        dataset.write().format("jdbc")
                .mode(SaveMode.Append)
                .option("url",cmd.getOptionValue("ck_url"))
                .option("driver","ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
                .option("dbtable",cmd.getOptionValue("ck_table"))
                .option("batch_size",cmd.getOptionValue("batch_size"))
                .save();

        sparkSession.close();

    }

}

3 ）上传 hive-site.xml 、 文件到项目的 resource 目录下

4 ）打包，并上传 xxx-jar-with-dependencies.jar 到 hadoop102 节点/opt/module/spark

5 ）执行如下命令测试

java 复制代码

spark-submit   \
--class com.atguigu.ad.spark.HiveToClickhouse \
--master yarn   \
ad_hive_to_clickhouse-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar   \
--hive_db ad   \
--hive_table dwd_ad_event_inc \
--hive_partition 2023-01-07   \
--ck_url  jdbc:clickhouse://hadoop102:8123/ad_report   \
--ck_table dwd_ad_event_inc   \
--batch_size 1000

6) 在clickhouse中运行select * from dwd_ad_event_inc; ，可看到数据已经导入clickhouse