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Tutorial: Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten mithilfe von Interactive Query in Azure HDInsight

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In diesem Tutorial laden Sie eine Rohdaten-CSV-Datendatei mit öffentlich verfügbaren Flugdaten herunter. Importieren Sie sie in den HDInsight-Clusterspeicher, und transformieren Sie die Daten dann mithilfe der interaktiven Abfrage in Azure HDInsight. Anschließend laden Sie die transformierten Daten mit Apache Sqoop in eine Datenbank in Azure SQL-Datenbank.

Dieses Tutorial enthält die folgenden Aufgaben:

  • Herunterladen der Beispielflugdaten
  • Hochladen von Daten in einen HDInsight-Cluster
  • Transformieren der Daten mit Interactive Query
  • Erstellen einer Tabelle in einer Datenbank in Azure SQL-Datenbank
  • Exportieren von Daten in eine Datenbank in Azure SQL-Datenbank mit Sqoop

Voraussetzungen

Herunterladen der Flugdaten

  1. Rufen Sie die Website von Research and Innovative Technology Administration, Bureau of Transportation Statistics (RITA) auf.

  2. Löschen Sie auf der Seite die Inhalte aller Felder, und wählen Sie dann die folgenden Werte aus:

    Name Wert
    Filter Year 2019
    Filter Period January
    Felder Year, FlightDate, Reporting_Airline, DOT_ID_Reporting_Airline, Flight_Number_Reporting_Airline, OriginAirportID, Origin, OriginCityName, OriginState, DestAirportID, Dest, DestCityName, DestState, DepDelayMinutes, ArrDelay, ArrDelayMinutes, CarrierDelay, WeatherDelay, NASDelay, SecurityDelay, LateAircraftDelay.

  3. Wählen Sie Herunterladen aus. Es wird eine ZIP-Datei mit den von Ihnen ausgewählten Datenfeldern heruntergeladen.

Hochladen von Daten in einen HDInsight-Cluster

Daten können auf unterschiedliche Weise in den zugeordneten Speicher eines HDInsight-Clusters hochgeladen werden. In diesem Abschnitt verwenden Sie scp zum Hochladen der Daten. Informationen zu anderen Uploadmöglichkeiten für Daten finden Sie unter Hochladen von Daten für Hadoop-Aufträge in HDInsight.

  1. Laden Sie die ZIP-Datei auf den Hauptknoten des HDInsight-Clusters hoch. Bearbeiten Sie den folgenden Befehl, indem Sie FILENAME durch den Namen der ZIP-Datei und CLUSTERNAME durch den Namen des HDInsight-Clusters ersetzen. Öffnen Sie dann eine Eingabeaufforderung, legen Sie Ihr Arbeitsverzeichnis auf den Speicherort der Datei fest, und geben Sie schließlich den folgenden Befehl ein:

    scp FILENAME.zip sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:FILENAME.zip

    Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie „Ja“ oder „Nein“ ein. Der Text wird während der Eingabe nicht im Fenster angezeigt.

  2. Stellen Sie nach Abschluss des Uploadvorgangs eine SSH-Verbindung mit dem Cluster her. Bearbeiten Sie den folgenden Befehl, indem Sie CLUSTERNAME durch den Namen des HDInsight-Clusters ersetzen. Geben Sie dann den folgenden Befehl ein:

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  3. Richten Sie die Umgebungsvariable ein, sobald eine SSH-Verbindung hergestellt wurde. Ersetzen Sie FILE_NAME, SQL_SERVERNAME, SQL_DATABASE, SQL_USER und SQL_PASWORD durch die entsprechenden Werte. Geben Sie anschließend den Befehl ein:

    export FILENAME=FILE_NAME
export SQLSERVERNAME=SQL_SERVERNAME
export DATABASE=SQL_DATABASE
export SQLUSER=SQL_USER
export SQLPASWORD='SQL_PASWORD'

  4. Entzippen Sie die ZIP-Datei, indem Sie folgenden Befehl eingeben:

    unzip $FILENAME.zip

  5. Erstellen Sie ein Verzeichnis im HDInsight-Speicher, und kopieren Sie dann die CSV-Datei in das Verzeichnis, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:

    hdfs dfs -mkdir -p /tutorials/flightdelays/data
hdfs dfs -put $FILENAME.csv /tutorials/flightdelays/data/

Transformieren von Daten mithilfe einer Hive-Abfrage

Ein Hive-Auftrag kann auf verschiedenste Arten in einem HDInsight-Cluster ausgeführt werden. In diesem Abschnitt verwenden Sie Beeline, um einen Hive-Auftrag auszuführen. Informationen zu anderen Ausführungsmethoden für Hive-Aufträge finden Sie unter Was sind Apache Hive und HiveQL in Azure HDInsight?.

Im Rahmen des Hive-Auftrags importieren Sie die Daten aus der CSV-Datei in eine Hive-Tabelle namens Delays.

  1. Verwenden Sie an der SSH-Eingabeaufforderung, die bereits für den HDInsight-Cluster geöffnet ist, den folgenden Befehl, um eine neue Datei namens flightdelays.hql zu erstellen und zu bearbeiten:

    nano flightdelays.hql

  2. Verwenden Sie als Inhalt der Datei den folgenden Text:

    DROP TABLE delays_raw;
-- Creates an external table over the csv file
CREATE EXTERNAL TABLE delays_raw (
    YEAR string,
    FL_DATE string,
    UNIQUE_CARRIER string,
    CARRIER string,
    FL_NUM string,
    ORIGIN_AIRPORT_ID string,
    ORIGIN string,
    ORIGIN_CITY_NAME string,
    ORIGIN_CITY_NAME_TEMP string,
    ORIGIN_STATE_ABR string,
    DEST_AIRPORT_ID string,
    DEST string,
    DEST_CITY_NAME string,
    DEST_CITY_NAME_TEMP string,
    DEST_STATE_ABR string,
    DEP_DELAY_NEW float,
    ARR_DELAY_NEW float,
    CARRIER_DELAY float,
    WEATHER_DELAY float,
    NAS_DELAY float,
    SECURITY_DELAY float,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY float)
-- The following lines describe the format and location of the file
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/tutorials/flightdelays/data';

-- Drop the delays table if it exists
DROP TABLE delays;
-- Create the delays table and populate it with data
-- pulled in from the CSV file (via the external table defined previously)
CREATE TABLE delays AS
SELECT YEAR AS year,
    FL_DATE AS flight_date,
    substring(UNIQUE_CARRIER, 2, length(UNIQUE_CARRIER) -1) AS unique_carrier,
    substring(CARRIER, 2, length(CARRIER) -1) AS carrier,
    substring(FL_NUM, 2, length(FL_NUM) -1) AS flight_num,
    ORIGIN_AIRPORT_ID AS origin_airport_id,
    substring(ORIGIN, 2, length(ORIGIN) -1) AS origin_airport_code,
    substring(ORIGIN_CITY_NAME, 2) AS origin_city_name,
    substring(ORIGIN_STATE_ABR, 2, length(ORIGIN_STATE_ABR) -1)  AS origin_state_abr,
    DEST_AIRPORT_ID AS dest_airport_id,
    substring(DEST, 2, length(DEST) -1) AS dest_airport_code,
    substring(DEST_CITY_NAME,2) AS dest_city_name,
    substring(DEST_STATE_ABR, 2, length(DEST_STATE_ABR) -1) AS dest_state_abr,
    DEP_DELAY_NEW AS dep_delay_new,
    ARR_DELAY_NEW AS arr_delay_new,
    CARRIER_DELAY AS carrier_delay,
    WEATHER_DELAY AS weather_delay,
    NAS_DELAY AS nas_delay,
    SECURITY_DELAY AS security_delay,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY AS late_aircraft_delay
FROM delays_raw;

  3. Um die Datei zu speichern, drücken Sie STRG+X, dann Y und schließlich die EINGABETASTE.

  4. Starten Sie Hive mit dem folgenden Befehl, und führen Sie die Datei flightdelays.hql aus:

    beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http' -f flightdelays.hql

  5. Öffnen Sie nach der Ausführung des Skripts flightdelays.hql mithilfe des folgenden Befehls eine interaktive Beeline-Sitzung:

    beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'

  6. Wenn Sie die jdbc:hive2://localhost:10001/>-Eingabeaufforderung erhalten, rufen Sie die Daten mit der folgenden Abfrage aus den importierten Flugverspätungsdaten ab:

    INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tutorials/flightdelays/output'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
SELECT regexp_replace(origin_city_name, '''', ''),
    avg(weather_delay)
FROM delays
WHERE weather_delay IS NOT NULL
GROUP BY origin_city_name;

    Mit dieser Abfrage werden eine Liste von Orten, in denen Verspätungen infolge des Wetters auftraten, sowie die durchschnittliche Verspätung abgerufen. Die Liste wird anschließend in /tutorials/flightdelays/output gespeichert. Sqoop liest später die Daten an diesem Speicherort und exportiert sie in die Azure SQL-Datenbank.

  7. Geben Sie zum Beenden von Beeline !quit an der Eingabeaufforderung ein.

Erstellen einer SQL-Datenbanktabelle

Es gibt viele Möglichkeiten, eine Verbindung mit der SQL-Datenbank herzustellen und eine Tabelle zu erstellen. Die folgenden Schritte verwenden FreeTDS aus dem HDInsight-Cluster.

  1. Verwenden Sie zum Installieren von FreeTDS den folgenden Befehl über die offene SSH-Verbindung mit dem Cluster:

    sudo apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin

  2. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Verbindung mit SQL-Datenbank herzustellen:

    TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD

    Eine Ausgabe ähnlich folgendem Text wird angezeigt:

    locale is "en_US.UTF-8"
locale charset is "UTF-8"
using default charset "UTF-8"
Default database being set to <yourdatabase>
1>

  3. Geben Sie bei der Eingabeaufforderung 1> folgende Zeilen ein:

    CREATE TABLE [dbo].[delays](
[origin_city_name] [nvarchar](50) NOT NULL,
[weather_delay] float,
CONSTRAINT [PK_delays] PRIMARY KEY CLUSTERED
([origin_city_name] ASC))
GO

    Nach Eingabe der Anweisung GO werden die vorherigen Anweisungen ausgewertet. Diese Anweisung erstellt eine Tabelle namens delays mit einem gruppierten Index.

    Stellen Sie mit der folgenden Abfrage sicher, dass die Tabelle erstellt wurde:

    SELECT * FROM information_schema.tables
GO

    Die Ausgabe sieht in etwa wie folgender Text aus:

    TABLE_CATALOG   TABLE_SCHEMA    TABLE_NAME      TABLE_TYPE
databaseName       dbo             delays        BASE TABLE

  4. EINGABE exit at the 1> ein.

Exportieren von Daten in SQL-Datenbank mithilfe von Apache Sqoop

In den vorherigen Abschnitten haben Sie die transformierten Daten unter /tutorials/flightdelays/output kopiert. In diesem Abschnitt verwenden Sie Sqoop, um die Daten aus /tutorials/flightdelays/output in die Tabelle zu exportieren, die Sie in Azure SQL-Datenbank erstellt haben.

  1. Überprüfen Sie durch Eingeben des folgenden Befehls, ob Sqoop Ihre SQL-Datenbank erreichen kann:

    sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433 --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD

    Dieser Befehl gibt eine Liste mit Datenbanken zurück, in der auch die Datenbank enthalten ist, in der Sie bereits die Tabelle delays erstellt haben.

  2. Exportieren Sie Daten aus /tutorials/flightdelays/output in die delays-Tabelle, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:

    sqoop export --connect "jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433;database=$DATABASE" --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD --table 'delays' --export-dir '/tutorials/flightdelays/output' --fields-terminated-by '\t' -m 1

    Sqoop stellt eine Verbindung mit der Datenbank her, die die delays-Tabelle enthält, und exportiert Daten aus dem Verzeichnis /tutorials/flightdelays/output in die delays-Tabelle.

  3. Nach Abschluss des Sqoop-Befehls stellen Sie über das Hilfsprogramm „tsql“ eine Verbindung mit der Datenbank her, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:

    TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD

    Überprüfen Sie mithilfe der folgenden Anweisungen, ob die Daten in die Tabelle „delays“ exportiert wurden:

    SELECT * FROM delays
GO

    Es sollte eine Liste der Tabellendaten angezeigt werden. Die Tabelle enthält den Namen der Stadt und die durchschnittliche Flugverspätung für diese Stadt.

    Geben Sie exit ein, um das Dienstprogramm tsql zu beenden.

Bereinigen von Ressourcen

Nach Abschluss des Tutorials kann es ratsam sein, den Cluster zu löschen. Mit HDInsight werden Ihre Daten in Azure Storage gespeichert, sodass Sie einen Cluster problemlos löschen können, wenn er nicht verwendet wird. Für einen HDInsight-Cluster fallen auch dann Gebühren an, wenn er nicht verwendet wird. Da die Gebühren für den Cluster erheblich höher sind als die Kosten für den Speicher, ist es sinnvoll, nicht verwendete Cluster zu löschen.

Informationen zum Löschen eines Clusters finden Sie unter Löschen eines HDInsight-Clusters mit Ihrem Browser, PowerShell oder der Azure CLI.

Nächste Schritte

In diesem Tutorial haben Sie eine unformatierte CSV-Datendatei in einen HDInsight-Clusterspeicher importiert und die Daten anschließend mithilfe von Interactive Query in Azure HDInsight transformiert. Fahren Sie mit dem nächsten Tutorial fort, um mehr über den Apache Hive Warehouse Connector zu erfahren.

Integrieren von Apache Spark und Apache Hive per Hive Warehouse Connector