واجهات برمجة تطبيقات موصل مستودع Hive في Azure HDInsight

مقالة
09/19/2023

تسرد هذه المقالة جميع واجهات برمجة التطبيقات التي يدعمها موصل مستودع Hive. يتم تشغيل جميع الأمثلة الموضحة أدناه باستخدام spark-shell موصل مستودع hive.

كيفية إنشاء جلسة موصل مستودع Hive:

import com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession
val hive = HiveWarehouseSession.session(spark).build()

المتطلب الأساسي

أكمل خطوات إعداد موصل مستودع Hive .

واجهات برمجة التطبيقات المدعومة

قم بتعيين قاعدة البيانات:
```
hive.setDatabase("<database-name>")
```
قائمة بجميع قواعد البيانات:
```
hive.showDatabases()
```
سرد كافة الجداول في قاعدة البيانات الحالية
```
hive.showTables()
```

وصف الجدول

// Describes the table <table-name> in the current database
hive.describeTable("<table-name>")

// Describes the table <table-name> in <database-name>
hive.describeTable("<database-name>.<table-name>")

قم بإسقاط قاعدة بيانات

// ifExists and cascade are boolean variables
hive.dropDatabase("<database-name>", ifExists, cascade)

قم بإسقاط جدول في قاعدة البيانات الحالية

// ifExists and purge are boolean variables
hive.dropTable("<table-name>", ifExists, purge)

إنشاء قاعدة بيانات

// ifNotExists is boolean variable
hive.createDatabase("<database-name>", ifNotExists)

إنشاء جدول في قاعدة البيانات الحالية

// Returns a builder to create table
val createTableBuilder = hive.createTable("<table-name>")

يدعم Builder for create-table العمليات التالية فقط:

// Create only if table does not exists already
createTableBuilder = createTableBuilder.ifNotExists()

// Add columns
createTableBuilder = createTableBuilder.column("<column-name>", "<datatype>")

// Add partition column
createTableBuilder = createTableBuilder.partition("<partition-column-name>", "<datatype>")

// Add table properties
createTableBuilder = createTableBuilder.prop("<key>", "<value>")

// Creates a bucketed table,
// Parameters are numOfBuckets (integer) followed by column names for bucketing
createTableBuilder = createTableBuilder.clusterBy(numOfBuckets, "<column1>", .... , "<columnN>")

// Creates the table
createTableBuilder.create()

ملاحظة

يقوم API هذا بإنشاء جدول بتنسيق ORC في الموقع الافتراضي. بالنسبة إلى الميزات / الخيارات الأخرى أو لإنشاء جدول باستخدام استعلامات hive، استخدم executeUpdate API.

قراءة جدول

// Returns a Dataset<Row> that contains data of <table-name> in the current database
hive.table("<table-name>")

قم بتنفيذ أوامر DDL على HiveServer2

// Executes the <hive-query> against HiveServer2
// Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
hive.executeUpdate("<hive-query>")

// Executes the <hive-query> against HiveServer2
// Throws exception, if propagateException is true and query threw excpetion in HiveServer2
// Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
hive.executeUpdate("<hive-query>", propagateException) // propagate exception is boolean value

تنفيذ استعلام Hive وتحميل النتائج في مجموعة البيانات
- تنفيذ الاستعلام LLAP. [مرشح]
```
// <hive-query> should be a hive query 
hive.executeQuery("<hive-query>")
```
- تنفيذ الاستعلام من خلال HiveServer2 عبر JDBC.
  
  اضبط spark.datasource.hive.warehouse.smartExecution على false في تكوينات شرارة قبل بدء جلسة شرارة لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه
```
hive.execute("<hive-query>")
```

إغلاق جلسة موصل مستودع Hive

// Closes all the open connections and
// release resources/locks from HiveServer2
hive.close()

تنفيذ استعلام دمج Hive

يقوم API هذا بإنشاء استعلام دمج Hive بالتنسيق أدناه

MERGE INTO <current-db>.<target-table> AS <targetAlias> USING <source expression/table> AS <sourceAlias>
ON <onExpr>
WHEN MATCHED [AND <updateExpr>] THEN UPDATE SET <nameValuePair1> ... <nameValuePairN>
WHEN MATCHED [AND <deleteExpr>] THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED [AND <insertExpr>] THEN INSERT VALUES <value1> ... <valueN>

val mergeBuilder = hive.mergeBuilder() // Returns a builder for merge query

يدعم Builder العمليات التالية:

mergeBuilder.mergeInto("<taget-table>", "<targetAlias>")

mergeBuilder.using("<source-expression/table>", "<sourceAlias>")

mergeBuilder.on("<onExpr>")

mergeBuilder.whenMatchedThenUpdate("<updateExpr>", "<nameValuePair1>", ... , "<nameValuePairN>")

mergeBuilder.whenMatchedThenDelete("<deleteExpr>")

mergeBuilder.whenNotMatchedInsert("<insertExpr>", "<value1>", ... , "<valueN>");

// Executes the merge query
mergeBuilder.merge()

اكتب مجموعة بيانات إلى جدول Hive دفعة واحدة
```
df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveWarehouseConnector")
   .option("table", tableName)
   .mode(SaveMode.Type)
   .save()
```
- يجب أن يكون TableName بالشكل <db>.<table> أو <table>. إذا لم يتم توفير اسم قاعدة البيانات، فسيتم البحث / إنشاء الجدول في قاعدة البيانات الحالية
- أنواع SaveMode هي:
  - إلحاق: لإلحاق مجموعة البيانات بالجدول المحدد
  - الكتابة فوق: الكتابة فوق البيانات في الجدول المحدد مع مجموعة البيانات
  - تجاهل: تخطي الكتابة إذا كان الجدول موجودًا بالفعل، ولم يتم طرح أي خطأ
  - ErrorIfExists: يرمي خطأ إذا كان الجدول موجودًا بالفعل

اكتب مجموعة بيانات إلى جدول Hive باستخدام HiveStreaming

df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveStreamingDataSource")
   .option("database", databaseName)
   .option("table", tableName)
   .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
// .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
   .save()

 // To write to static partition
 df.write.format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.HiveStreamingDataSource")
   .option("database", databaseName)
   .option("table", tableName)
   .option("partition", partition)
   .option("metastoreUri", "<HMS URI>")
// .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
   .save()

ملاحظة

دفق يكتب دائما إلحاق البيانات.

كتابة spark stream إلى جدول Hive

stream.writeStream
    .format("com.hortonworks.spark.sql.hive.llap.streaming.HiveStreamingDataSource")
    .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
    .option("database", databaseName)
    .option("table", tableName)
  //.option("partition", partition) , add if inserting data in partition
  //.option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
    .start()

واجهات برمجة تطبيقات موصل مستودع Hive في Azure HDInsight

المتطلب الأساسي

واجهات برمجة التطبيقات المدعومة

الموارد الإضافية