Tutorial: Extrair, transformar e carregar dados usando a Consulta Interativa no Azure HDInsight

Artigo
05/10/2024

Neste tutorial, você baixará um arquivo de dados CSV bruto de dados de voos publicamente disponível. Importe-os no armazenamento de cluster do HDInsight e, em seguida, transforme os dados usando o Interactive Query no Azure HDInsight. Depois que os dados são transformados, você os carrega em um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure usando o Apache Sqoop.

Este tutorial cobre as seguintes tarefas:

Fazer download dos dados de voo de exemplo
Fazer upload de dados para um cluster do HDInsight
Transformar os dados usando a consulta interativa
Criar uma tabela em um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure
Usar o Sqoop para exportar dados para um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure

Pré-requisitos

Um cluster de Consulta Interativa no HDInsight. Veja Criar clusters Apache Hadoop usando o portal do Azure e selecione Consulta Interativa como tipo de Cluster.
Um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure. Você usa o banco de dados como um armazenamento de dados de destino. Se você não tiver um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure, confira Criar um banco de dados no Banco de Dados SQL do Azure no portal do Azure.
Um cliente SSH. Para saber mais, confira Conectar-se ao HDInsight (Apache Hadoop) usando SSH.

Baixar os dados de voos

Navegue até Research and Innovative Technology Administration, Bureau of Transportation Statistics.

Na página, limpe todos os campos e, em seguida, selecione os seguintes valores:

Nome	Valor
Filtrar por ano	2019
Filtrar por período	Janeiro
Campos	`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`.

Selecione Baixar. Um arquivo .zip é baixado com os campos de dados selecionados.

Fazer upload de dados para um cluster do HDInsight

Há muitas maneiras de carregar dados para o armazenamento associado a um cluster do HDInsight. Nesta seção, você deve usar o scp para carregar dados. Para saber mais sobre outras maneiras de carregar dados, consulte Carregar dados para o HDInsight.

Carregue o arquivo zip para o nó principal do cluster do HDInsight. Edite o comando abaixo, substituindo FILENAME pelo nome do arquivo zip e CLUSTERNAME pelo nome do cluster do HDInsight. Em seguida, abra um prompt de comando, defina seu diretório de trabalho para a localização do arquivo e, em seguida, insira o comando:
```
scp FILENAME.zip sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:FILENAME.zip
```
Digite sim ou não para continuar, se solicitado. O texto não fica visível na janela conforme você digita.
Após o upload ser concluído, conecte-se ao cluster usando SSH. Edite o comando abaixo substituindo CLUSTERNAME pelo nome do cluster do HDInsight. Em seguida, digite o seguinte comando:
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
```
Defina a variável de ambiente depois que uma conexão SSH tiver sido estabelecida. Substitua FILE_NAME, SQL_SERVERNAME, SQL_DATABASE, SQL_USER e SQL_PASWORD pelos valores apropriados. Em seguida, digite o comando:
```
export FILENAME=FILE_NAME
export SQLSERVERNAME=SQL_SERVERNAME
export DATABASE=SQL_DATABASE
export SQLUSER=SQL_USER
export SQLPASWORD='SQL_PASWORD'
```
Descompacte o arquivo zip, digitando o comando abaixo:
```
unzip $FILENAME.zip
```
Use o comando abaixo para criar um diretório no armazenamento do HDInsight e, em seguida, copie o arquivo .csv para o diretório:
```
hdfs dfs -mkdir -p /tutorials/flightdelays/data
hdfs dfs -put $FILENAME.csv /tutorials/flightdelays/data/
```

Transformar dados usando uma consulta do Hive

Há muitas maneiras de executar um trabalho do Hive em um cluster do HDInsight. Nesta seção, você usa o Beeline para executar um trabalho do Hive. Para obter informações sobre outros métodos de execução de um trabalho do Hive, confira Usar o Apache Hive no HDInsight.

Como parte do trabalho do Hive, importe os dados do arquivo. csv em uma tabela do Hive nomeada Delays.

No prompt de SSH já existente para o cluster HDInsight, use o seguinte comando para criar e editar um novo arquivo denominado flightdelays.hql:
```
nano flightdelays.hql
```

Use o seguinte texto como o conteúdo deste arquivo:

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;

Pressione Ctrl + X e pressione Y para salvar o arquivo.

Use o seguinte comando para iniciar o Hive e executar o arquivo flightdelays.hql:

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

Após o término da execução do script flightdelays.hql, use o comando a seguir para abrir uma sessão interativa de Beeline:
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'
```
Quando você receber o prompt do jdbc:hive2://localhost:10001/>, use a consulta a seguir para recuperar dados usando os dados importados de voos atrasados:
```
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;
```
Essa consulta recupera uma lista de cidades em que houve atrasos causados pelo clima, além do tempo médio de atrasos e a salva em /tutorials/flightdelays/output. Posteriormente, o Sqoop lê os dados desse local e os exporta para o Banco de Dados SQL do Azure.
Para sair do Beeline, digite !quit no prompt.

Criar uma tabela do Banco de Dados SQL

Há várias maneiras de se conectar ao Banco de Dados SQL e criar uma tabela. As seguintes etapas usam FreeTDS do cluster HDInsight.

Para instalar o FreeTDS, use o seguinte comando de uma conexão Open SSH para o cluster:
```
sudo apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin
```

Após a conclusão da instalação, use o comando a seguir para se conectar ao Banco de Dados SQL:

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

Você receberá saídas semelhantes ao seguinte texto:

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

Ao prompt 1>, insira o seguinte:

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

Quando a instrução GO for inserida, as instruções anteriores serão avaliadas. Essa instrução cria uma tabela chamada atrasos, com um índice clusterizado.

Use a seguinte consulta para verificar se a tabela foi criada:

SELECT * FROM information_schema.tables
GO

A saída é semelhante ao texto a seguir:

TABLE_CATALOG   TABLE_SCHEMA    TABLE_NAME      TABLE_TYPE
databaseName       dbo             delays        BASE TABLE

Enter exit at the 1>.

Exportar dados para o Banco de Dados SQL usando o Apache Sqoop

Nas seções anteriores, você copiou os dados transformados em /tutorials/flightdelays/output. Nesta seção, você pode usar o Sqoop para exportar os dados de /tutorials/flightdelays/output para a tabela criada no Banco de Dados SQL do Azure.

Use o comando abaixo para verificar se o Sqoop pode ver seu Banco de Dados SQL:
```
sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433 --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD
```
Esse comando retorna uma lista de bancos de dados, incluindo o banco de dados no qual você criou a tabela delays anteriormente.
Exportar os dados do /tutorials/flightdelays/output para a tabela delays digitando o comando a seguir:
```
sqoop export --connect "jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.windows.net:1433;database=$DATABASE" --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD --table 'delays' --export-dir '/tutorials/flightdelays/output' --fields-terminated-by '\t' -m 1
```
O Sqoop conecta-se ao banco de dados que contém a tabela delays e exporta os dados do diretório /tutorials/flightdelays/output para a tabela delays.
Depois que o comando sqoop for concluído, inserindo o comando abaixo, use o utilitário tsql para se conectar ao banco de dados:
```
TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.windows.net -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD
```
Use as instruções a seguir para verificar se os dados foram exportados para a tabela de atrasos:
```
SELECT * FROM delays
GO
```
Você deve ver uma listagem dos dados na tabela. A tabela inclui o nome da cidade e o tempo de atraso de voo médio dessa cidade.

Digite exit para sair do utilitário tsql.

Limpar os recursos

Após concluir o tutorial, convém excluir o cluster. Com o HDInsight, seus dados são armazenados no Armazenamento do Azure, assim você poderá excluir, com segurança, um cluster quando ele não estiver em uso. Você também é cobrado por um cluster HDInsight, mesmo quando ele não está em uso. Como os encargos para o cluster são muitas vezes maiores do que os encargos para armazenamento, faz sentido, do ponto de vista econômico, excluir os clusters quando não estiverem em uso.

Para excluir um cluster, confira Delete an HDInsight cluster using your browser, PowerShell, or the Azure CLI (Excluir um cluster HDInsight usando o navegador, o PowerShell ou a CLI do Azure).

Próximas etapas

Neste tutorial, você pegou um arquivo de dados CSV brutos, importou-o em um armazenamento de cluster do HDInsight e, em seguida, transformou os dados usando a Consulta Interativa no Azure HDInsight. Avance para o próximo tutorial para saber mais sobre o Apache Hive Warehouse Connector.

Integrar o Apache Spark e Apache Hive ao Hive Warehouse Connector

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