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Azure HDInsight의 Hive Warehouse Connector 2.0 API

  • 아티클

이 문서에는 Hive Warehouse Connector 2.0에서 지원하는 모든 API가 나와 있습니다. 표시된 모든 예제는 spark-shell 및 hive 웨어하우스 커넥터 세션을 사용하여 실행하는 방법입니다.

Hive Warehouse Connector 세션을 만드는 방법:

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

전제 조건

Hive Warehouse Connector 설정 단계를 완료합니다.

지원되는 API

  • 데이터베이스 설정:

    hive.setDatabase("<database-name>")

  • 모든 데이터베이스 나열:

    hive.showDatabases()

  • 현재 데이터베이스에 있는 모든 테이블 나열

    hive.showTables()

  • 테이블 설명

    // 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>")

  • 데이터베이스 삭제

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

  • 현재 데이터베이스에서 테이블 삭제

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

  • 데이터베이스 만들기

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

  • 현재 데이터베이스에서 테이블 만들기

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

    테이블 생성용 작성기는 아래 작업만 지원합니다.

    // 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()

    참고 항목

    이 API는 기본 위치에 ORC 형식의 테이블을 만듭니다. 다른 기능/옵션을 사용하거나 Hive 쿼리를 사용하여 테이블을 만들려면 executeUpdate API를 사용합니다.

  • 테이블 읽기

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

  • HiveServer2에서 DDL 명령 실행

    // 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

  • 데이터 세트에서 Hive 쿼리 실행 및 결과 로드

    • LLAP 디먼을 통해 쿼리 실행 [권장]

      // <hive-query> should be a hive query 
hive.executeQuery("<hive-query>")

    • JDBC를 통해 HiveServer2에서 쿼리 실행

      이 API를 사용하려면 Spark 세션을 시작하기 전에 Spark 구성에서 spark.datasource.hive.warehouse.smartExecution을 false로 설정합니다.

      hive.execute("<hive-query>")

  • Hive Warehouse Connector 세션 닫기

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

  • Hive 병합 쿼리 실행

    이 API는 다음 형식의 Hive 병합 쿼리를 만듭니다.

    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

    작성기는 다음 작업을 지원합니다.

    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()

  • 일괄 처리로 Hive 테이블에 데이터 세트 쓰기

    df.write.format("com.microsoft.hwc.v2")
   .option("table", tableName)
   .mode(SaveMode.Type)
   .save()

    • TableName은 <db>.<table> 또는 <table> 형식이어야 합니다. 데이터베이스 이름을 제공하지 않으면 현재 데이터베이스에서 테이블이 검색/생성됩니다.

    • SaveMode 유형은 다음과 같습니다.

      • Append: 지정된 테이블에 데이터 세트를 추가합니다.

      • Overwrite: 지정된 테이블의 데이터를 데이터 세트로 덮어씁니다.

      • Ignore: 테이블이 이미 있는 경우 쓰기를 건너뛰고 오류가 throw되지 않습니다.

      • ErrorIfExists: 테이블이 이미 있는 경우 오류를 throw합니다.

  • HiveStreaming을 사용하여 Hive 테이블에 데이터 세트 쓰기

    df.write.format("com.microsoft.hwc.v2.batch.stream.write")
   .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.microsoft.hwc.v2.batch.stream.write")
   .option("database", databaseName)
   .option("table", tableName)
   .option("partition", partition)
   .option("metastoreUri", "<HMS URI>")
// .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
   .save()

    참고 항목

    스트림 쓰기는 항상 데이터를 추가합니다.

  • Hive 테이블에 Spark 스트림 쓰기

    stream.writeStream
    .format("com.microsoft.hwc.v2")
    .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()

다음 단계