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在 HDInsight 中通过 Apache Hive 和 Apache Pig 使用 Python 用户定义函数 (UDF)

项目
09/06/2024

了解如何在 Azure HDInsight 上的 Apache Hadoop 中通过 Apache Hive 和 Apache Pig 使用 Python 用户定义函数 (UDF)。

HDInsight 上的 Python

Python2.7 默认安装在 HDInsight 3.0 和更高版本上。可以结合此 Python 版本使用 Apache Hive 进行流式处理。流式处理使用 STDOUT 和 STDIN 在 Hive 与 UDF 之间传递数据。

HDInsight 还包含 Jython，后者是用 Java 编写的 Python 实现。 Jython 直接在 Java 虚拟机上运行，不使用流式处理。将 Python 与 Pig 配合使用时，我们建议将 Jython 用作 Python 解释器。

先决条件

HDInsight 上的 Hadoop 群集。请参阅 Linux 上的 HDInsight 入门。
SSH 客户端。有关详细信息，请参阅使用 SSH 连接到 HDInsight (Apache Hadoop)。
群集主存储的 URI 方案。对于 Azure 存储，这将是 wasb://，对于 Azure Data Lake Storage Gen2，这将是 abfs://，对于 Azure Data Lake Storage Gen1，这将是 adl://。如果为 Azure 存储启用安全传输，则 URI 将为 wasbs://。另请参阅安全传输。
对存储配置所做的可能更改。 如果使用 BlobStorage 类型的存储帐户，请参阅存储配置。
可选。如果计划使用 PowerShell，则需要安装 AZ 模块。

注意

本文中使用的存储帐户是启用了安全传输的 Azure 存储，因此，本文通篇使用 wasbs。

存储配置

如果使用 Storage (general purpose v1) 或 StorageV2 (general purpose v2) 类型的存储帐户，则不需要执行任何操作。本文中的过程至少向 /tezstaging 生成输出。默认的 Hadoop 配置在 core-site.xml 中的 fs.azure.page.blob.dir 配置变量内包含服务 HDFS 的 /tezstaging。此配置会导致将页 Blob 输出到目录，而 BlobStorage 类型的存储帐户不支持页 Blob。若要在本文中使用 BlobStorage，请删除 fs.azure.page.blob.dir 配置变量中的 /tezstaging。可以通过 Ambari UI 访问配置。否则，会收到错误消息：Page blob is not supported for this account type.

警告

本文档中的步骤基于以下假设：

在本地开发环境中创建 Python 脚本。
使用 scp 命令或使用提供的 PowerShell 脚本将脚本上传到 HDInsight。

如果使用 Azure Cloud Shell (bash) 来操作 HDInsight，则必须：

在 Cloud Shell 环境内部创建脚本。
使用 scp 将文件从 Cloud Shell 上传到 HDInsight。
在 Cloud Shell 中使用 ssh 连接到 HDInsight 并运行示例。

Apache Hive UDF

可通过 HiveQL TRANSFORM 语句将 Python 用作 Hive 中的 UDF。例如，以下 HiveQL 调用群集的默认 Azure 存储帐户中存储的 hiveudf.py 文件。

add file wasbs:///hiveudf.py;

SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel)
    USING 'python hiveudf.py' AS
    (clientid string, phoneLabel string, phoneHash string)
FROM hivesampletable
ORDER BY clientid LIMIT 50;

下面是本示例执行的操作：

文件开头的 add file 语句将 hiveudf.py 文件添加到分布式缓存，使群集中的所有节点都可访问该文件。
SELECT TRANSFORM ... USING 语句从 hivesampletable 中选择数据。它还将 clientid、devicemake 和 devicemodel 值传递到 hiveudf.py 脚本。
AS 子句描述从 hiveudf.py 返回的字段。

创建文件

在开发环境中，创建名为 hiveudf.py 的文本文件。将以下代码用作该文件的内容：

#!/usr/bin/env python
import sys
import string
import hashlib

while True:
    line = sys.stdin.readline()
    if not line:
        break

    line = string.strip(line, "\n ")
    clientid, devicemake, devicemodel = string.split(line, "\t")
    phone_label = devicemake + ' ' + devicemodel
    print "\t".join([clientid, phone_label, hashlib.md5(phone_label).hexdigest()])

此脚本可执行以下操作：

从 STDIN 读取一行数据。
可以使用 string.strip(line, "\n ") 删除尾随的换行符。
执行流式处理时，一个行就包含了所有值，每两个值之间有一个制表符。因此，string.split(line, "\t") 可用于在每个制表符处拆分输入，并只返回字段。
在处理完成后，必须将输出以单行形式写入到 STDOUT，并在每两个字段之间提供一个制表符。例如，print "\t".join([clientid, phone_label, hashlib.md5(phone_label).hexdigest()])。
while 循环会一直重复到无法读取 line。

脚本输出是 devicemake 和 devicemodel 的输入值的连接，并且是连接值的哈希。

上传文件 (shell)

以下命令将 sshuser 替换为实际用户名（如果不同）。将 mycluster 替换为实际群集名称。确保工作目录是文件所在的位置。

使用 scp 将文件复制到 HDInsight 群集。编辑并输入命令：
```
scp hiveudf.py sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net:
```
使用 SSH 连接到群集。编辑并输入命令：
```
ssh sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net
```
从 SSH 会话将前面上传的 Python 文件添加到群集的存储中。
```
hdfs dfs -put hiveudf.py /hiveudf.py
```

使用 Hive UDF (shell)

若要连接到 Hive，请在打开的 SSH 会话中使用以下命令：
```
beeline -u 'jdbc:hive2://headnodehost:10001/;transportMode=http'
```
此命令启动 Beeline 客户端。

在 0: jdbc:hive2://headnodehost:10001/> 提示符下输入以下查询：

add file wasbs:///hiveudf.py;
SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel)
    USING 'python hiveudf.py' AS
    (clientid string, phoneLabel string, phoneHash string)
FROM hivesampletable
ORDER BY clientid LIMIT 50;

输入最后一行后，该作业应该启动。作业完成后，其返回的输出类似于以下示例：

100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9

若要退出 Beeline，请输入以下命令：
```
!q
```

上传文件 (PowerShell)

也可以使用 PowerShell 远程运行 Hive 查询。确保工作目录是 hiveudf.py 所在的位置。使用以下 PowerShell 脚本来运行使用 hiveudf.py 脚本的 Hive 查询：

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Revise file path as needed
$pathToStreamingFile = ".\hiveudf.py"

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$clusterInfo = Get-AzHDInsightCluster -ClusterName $clusterName
$resourceGroup = $clusterInfo.ResourceGroup
$storageAccountName=$clusterInfo.DefaultStorageAccount.split('.')[0]
$container=$clusterInfo.DefaultStorageContainer
$storageAccountKey=(Get-AzStorageAccountKey `
   -ResourceGroupName $resourceGroup `
   -Name $storageAccountName)[0].Value

# Create an Azure Storage context
$context = New-AzStorageContext `
    -StorageAccountName $storageAccountName `
    -StorageAccountKey $storageAccountKey

# Upload local files to an Azure Storage blob
Set-AzStorageBlobContent `
    -File $pathToStreamingFile `
    -Blob "hiveudf.py" `
    -Container $container `
    -Context $context

注意

有关上传文件的详细信息，请参阅在 HDInsight 中上传 Apache Hadoop 作业的数据文档。

使用 Hive UDF

# Script should stop on failures
$ErrorActionPreference = "Stop"

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$creds=Get-Credential -UserName "admin" -Message "Enter the login for the cluster"

$HiveQuery = "add file wasbs:///hiveudf.py;" +
                "SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel) " +
                "USING 'python hiveudf.py' AS " +
                "(clientid string, phoneLabel string, phoneHash string) " +
                "FROM hivesampletable " +
                "ORDER BY clientid LIMIT 50;"

# Create Hive job object
$jobDefinition = New-AzHDInsightHiveJobDefinition `
    -Query $HiveQuery

# For status bar updates
$activity="Hive query"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting query..."

# Start defined Azure HDInsight job on specified cluster.
$job = Start-AzHDInsightJob `
    -ClusterName $clusterName `
    -JobDefinition $jobDefinition `
    -HttpCredential $creds

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting on query to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job
Wait-AzHDInsightJob `
    -JobId $job.JobId `
    -ClusterName $clusterName `
    -HttpCredential $creds

# Uncomment the following to see stderr output
<#
Get-AzHDInsightJobOutput `
   -Clustername $clusterName `
   -JobId $job.JobId `
   -HttpCredential $creds `
   -DisplayOutputType StandardError
#>

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Retrieving output..."

# Gets the log output
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds

Hive 作业的输出应该如以下示例所示：

100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9

Apache Pig UDF

在整个 GENERATE 语句中，Python 脚本可用作 Pig 中的 UDF。可以使用 Jython 或 C Python 运行脚本。

Jython 在 JVM 上运行，并且原本就能从 Pig 调用。
C Python 是外部进程，因此，JVM 上的 Pig 中的数据将发送到 Python 进程中运行的脚本。 Python 脚本的输出将发回到 Pig 中。

若要指定 Python 解释器，请在引用 Python 脚本时使用 register。以下示例将脚本作为 myfuncs 注册到 Pig：

使用 Jython：register '/path/to/pigudf.py' using jython as myfuncs;
使用 C Python：register '/path/to/pigudf.py' using streaming_python as myfuncs;

重要

使用 Jython 时，pig_jython 文件的路径可以是本地路径或 WASBS:// 路径。但是，使用 C Python 时，必须引用用于提交 Pig 作业的节点的本地文件系统上的文件。

通过注册后，此示例的 Pig Latin 对于两个脚本是相同的：

LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = FOREACH LOG GENERATE myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;

下面是本示例执行的操作：

第一行代码将示例数据文件 sample.log 加载到 LOGS 中。它还将每个记录定义为 chararray。
第二行代码筛选出所有 null 值，并将操作结果存储在 LOG 中。
接下来，它将循环访问 LOG 中的记录，并使用 GENERATE 来调用作为 myfuncs 加载的 Python/Jython 脚本中包含的 create_structure 方法。 LINE 用于将当前记录传递给函数。
最后，使用 DUMP 命令将输出转储到 STDOUT。在操作完成后，此命令会显示结果。

创建文件

在开发环境中，创建名为 pigudf.py 的文本文件。将以下代码用作该文件的内容：

# Uncomment the following if using C Python
#from pig_util import outputSchema


@outputSchema("log: {(date:chararray, time:chararray, classname:chararray, level:chararray, detail:chararray)}")
def create_structure(input):
    if (input.startswith('java.lang.Exception')):
        input = input[21:len(input)] + ' - java.lang.Exception'
    date, time, classname, level, detail = input.split(' ', 4)
    return date, time, classname, level, detail

在 Pig Latin 示例中，已将 LINE 输入定义为 chararray，因为此输入没有一致的架构。 Python 脚本将数据转换成用于输出的一致架构。

@outputSchema 语句定义返回到 Pig 的数据的格式。在本例中，该格式为数据袋，这是一种 Pig 数据类型。该数据袋包含以下字段，所有这些字段都是 chararray（字符串）：
- date - 创建日志条目的日期
- time - 创建日志条目的时间
- classname - 为其创建该条目的类名
- level - 日志级别
- detail - 日志条目的详细信息
接下来，def create_structure(input) 将定义一个函数，以便 Pig 将行项传递到其中。
示例数据 sample.log 基本上符合日期、时间、类名、级别和详细信息架构。但是，它包含以 *java.lang.Exception* 开头的几个行。必须修改这些行，使之与架构匹配。 if 语句会检查这些行，然后调整输入数据以将 *java.lang.Exception* 字符串移到末尾，使数据与预期的输出架构相一致。
接下来，使用 split 命令在前四个空格字符处拆分数据。输出会分配到 date、time、classname、level 和 detail 中。
最后，将值返回到 Pig。

数据返回到 Pig 时，其架构与 @outputSchema 语句中的定义一致。

上传文件 (shell)

在以下命令中，请将 sshuser 替换为实际用户名（如果两者不同）。将 mycluster 替换为实际群集名称。确保工作目录是文件所在的位置。

使用 scp 将文件复制到 HDInsight 群集。编辑并输入命令：
```
scp pigudf.py sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net:
```
使用 SSH 连接到群集。编辑并输入命令：
```
ssh sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net
```
从 SSH 会话将前面上传的 Python 文件添加到群集的存储中。
```
hdfs dfs -put pigudf.py /pigudf.py
```

使用 Pig UDF (shell)

若要连接到 Pig，请在打开的 SSH 会话中使用以下命令：
```
pig
```

在 grunt> 提示符下输入以下语句：

Register wasbs:///pigudf.py using jython as myfuncs;
LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;

在输入以下行后，作业应会启动。作业完成后，其返回的输出类似于以下数据：

((2012-02-03,20:11:56,SampleClass5,[TRACE],verbose detail for id 990982084))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass7,[TRACE],verbose detail for id 1560323914))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass8,[DEBUG],detail for id 2083681507))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[TRACE],verbose detail for id 1718828806))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[INFO],everything normal for id 530537821))

使用 quit 退出 Grunt shell，并在本地文件系统上使用以下命令编辑 pigudf.py 文件：
```
nano pigudf.py
```
进入编辑器后，通过删除行开头的 # 字符来取消注释以下行：
```
#from pig_util import outputSchema
```
此行会修改 Python 脚本以使用 C Python 而不是 Jython。更改后，请使用 Ctrl+X 退出编辑器。选择 Y，然后选择 Enter 保存更改。

使用 pig 命令再次启动 shell。在 grunt> 提示符下，使用以下命令运行带有 Jython 解释器的 Python 脚本。

Register 'pigudf.py' using streaming_python as myfuncs;
LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;

完成此作业后，看到的输出应该与之前使用 Jython 运行脚本后的输出相同。

上传文件 (PowerShell)

也可以使用 PowerShell 远程运行 Hive 查询。确保工作目录是 pigudf.py 所在的位置。使用以下 PowerShell 脚本来运行使用 pigudf.py 脚本的 Hive 查询：

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Revise file path as needed
$pathToJythonFile = ".\pigudf.py"


# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$clusterInfo = Get-AzHDInsightCluster -ClusterName $clusterName
$resourceGroup = $clusterInfo.ResourceGroup
$storageAccountName=$clusterInfo.DefaultStorageAccount.split('.')[0]
$container=$clusterInfo.DefaultStorageContainer
$storageAccountKey=(Get-AzStorageAccountKey `
   -ResourceGroupName $resourceGroup `
   -Name $storageAccountName)[0].Value

# Create an Azure Storage context
$context = New-AzStorageContext `
    -StorageAccountName $storageAccountName `
    -StorageAccountKey $storageAccountKey

# Upload local files to an Azure Storage blob
Set-AzStorageBlobContent `
    -File $pathToJythonFile `
    -Blob "pigudf.py" `
    -Container $container `
    -Context $context

使用 Pig UDF (PowerShell)

注意

使用 PowerShell 远程提交作业时，无法使用 C Python 作为解释器。

也可以使用 PowerShell 运行 Pig Latin 作业。若要运行使用 pigudf.py 脚本的 Pig Latin 作业，请使用以下 PowerShell 脚本：

# Script should stop on failures
$ErrorActionPreference = "Stop"

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$creds=Get-Credential -UserName "admin" -Message "Enter the login for the cluster"


$PigQuery = "Register wasbs:///pigudf.py using jython as myfuncs;" +
            "LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);" +
            "LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;" +
            "DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);" +
            "DUMP DETAILS;"

# Create Pig job object
$jobDefinition = New-AzHDInsightPigJobDefinition -Query $PigQuery

# For status bar updates
$activity="Pig job"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting job..."

# Start defined Azure HDInsight job on specified cluster.
$job = Start-AzHDInsightJob `
    -ClusterName $clusterName `
    -JobDefinition $jobDefinition `
    -HttpCredential $creds

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting for the Pig job to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job
Wait-AzHDInsightJob `
    -Job $job.JobId `
    -ClusterName $clusterName `
    -HttpCredential $creds

# Uncomment the following to see stderr output
<#
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds `
    -DisplayOutputType StandardError
#>

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity "Retrieving output..."

# Gets the log output
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds

Pig 作业的输出应类似于以下数据：

((2012-02-03,20:11:56,SampleClass5,[TRACE],verbose detail for id 990982084))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass7,[TRACE],verbose detail for id 1560323914))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass8,[DEBUG],detail for id 2083681507))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[TRACE],verbose detail for id 1718828806))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[INFO],everything normal for id 530537821))

疑难解答

运行作业时出现错误

运行 Hive 作业时，可能会遇到类似于以下文本的错误：

Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: [Error 20001]: An error occurred while reading or writing to your custom script. It may have crashed with an error.

此问题可能是由 Python 文件中的行尾结束符号导致的。许多 Windows 编辑器默认为使用 CRLF 作为行尾结束符号，但 Linux 应用程序通常应使用 LF。

可以使用 PowerShell 语句删除 CR 字符，然后再将文件上传到 HDInsight：

Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting for the Pig job to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job

PowerShell 脚本

用于运行示例的两个示例 PowerShell 脚本都包含一个带注释的行，该行显示作业的错误输出。如果未看到作业的预期输出，请取消注释以下行，并查看错误信息中是否指明了问题。

$activity="Pig job"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting job..."

错误信息 (STDERR) 和作业的结果 (STDOUT) 也记录到 HDInsight 存储。

对于此作业...	在 Blob 容器中查看这些文件
Hive	/HivePython/stderr /HivePython/stdout
Pig	/PigPython/stderr /PigPython/stdout

后续步骤

如果需要加载默认情况下未提供的 Python 模块，请参阅如何将模块部署到 Azure HDInsight。

若要了解使用 Pig、Hive 的其他方式以及如何使用 MapReduce，请参阅以下文档：

通过

在 HDInsight 中通过 Apache Hive 和 Apache Pig 使用 Python 用户定义函数 (UDF)

HDInsight 上的 Python

先决条件

存储配置

Apache Hive UDF

创建文件

上传文件 (shell)

使用 Hive UDF (shell)

上传文件 (PowerShell)

使用 Hive UDF

Apache Pig UDF

创建文件

上传文件 (shell)

使用 Pig UDF (shell)

上传文件 (PowerShell)

使用 Pig UDF (PowerShell)

疑难解答

运行作业时出现错误

PowerShell 脚本

后续步骤

反馈

其他资源