在 HDInsight 中的 Apache Hadoop 上搭配 Apache Hive 和 Apache Pig 使用 C# 使用者定義函式

發行項
03/15/2024

瞭解如何在 HDInsight 上搭配 Apache Hive 和 Apache Pig 使用 C# 使用者定義函式（UDF）。

重要

本檔中的步驟適用於以Linux為基礎的 HDInsight 叢集。 Linux 是 HDInsight 3.4 版或更新版本上唯一使用的作業系統。如需詳細資訊，請參閱 HDInsight 元件版本控制。

Hive 和 Pig 都可以將數據傳遞至外部應用程式進行處理。此程序稱為串流。使用 .NET 應用程式時，數據會傳遞至 STDIN 上的應用程式，而應用程式會在 STDOUT 上傳回結果。若要從 STDIN 和 STDOUT 讀取和寫入，您可以使用和從主控台應用程式讀取 Console.ReadLine() 和 Console.WriteLine() 寫入。

必要條件

熟悉撰寫和建置以 .NET Framework 4.5 為目標的 C# 程序代碼。

使用您想要的任何 IDE。我們建議使用Visual Studio 或 Visual StudioCode。本檔中的步驟使用 Visual Studio 2019。
將.exe檔案上傳至叢集並執行 Pig 和 Hive 作業的方法。我們建議使用 Data Lake Tools for Visual Studio、 Azure PowerShell 和 Azure CLI。本檔中的步驟會使用 Data Lake Tools for Visual Studio 來上傳檔案並執行範例 Hive 查詢。

如需其他執行 Hive 查詢方式的資訊，請參閱什麼是 Azure HDInsight 上的 Apache Hive 和 HiveQL？。
HDInsight 叢集上的Hadoop。如需建立叢集的詳細資訊，請參閱建立 HDInsight 叢集。

HDInsight 上的 .NET

以 Linux 為基礎的 HDInsight 叢集會使用 Mono （https://mono-project.com) 執行 .NET 應用程式。 4.2.1 版的 Mono 隨附於 3.6 版的 HDInsight。

如需Mono與.NET Framework 版本相容性的詳細資訊，請參閱 Mono相容性。

如需 HDInsight 版本隨附之 .NET Framework 和 Mono 版本的詳細資訊，請參閱 HDInsight 元件版本。

建立 C# 專案

下列各節說明如何在 Visual Studio 中為 Apache Hive UDF 和 Apache Pig UDF 建立 C# 專案。

Apache Hive UDF

若要建立 Apache Hive UDF 的 C# 專案：

啟動 Visual Studio。
選取 [建立新專案]。
在 [ 建立新專案 ] 視窗中，選擇 控制台應用程式（.NET Framework） 範本（C# 版本）。然後選取下一步。
在 [設定新專案] 視窗中，輸入 HiveCSharp 的專案名稱，然後流覽至或建立 [位置] 以儲存新專案。然後選取建立。

在 Visual Studio IDE 中，以下列程式代碼取代 Program.cs 的內容：

using System;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace HiveCSharp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string line;
            // Read stdin in a loop
            while ((line = Console.ReadLine()) != null)
            {
                // Parse the string, trimming line feeds
                // and splitting fields at tabs
                line = line.TrimEnd('\n');
                string[] field = line.Split('\t');
                string phoneLabel = field[1] + ' ' + field[2];
                // Emit new data to stdout, delimited by tabs
                Console.WriteLine("{0}\t{1}\t{2}", field[0], phoneLabel, GetMD5Hash(phoneLabel));
            }
        }
        /// <summary>
        /// Returns an MD5 hash for the given string
        /// </summary>
        /// <param name="input">string value</param>
        /// <returns>an MD5 hash</returns>
        static string GetMD5Hash(string input)
        {
            // Step 1, calculate MD5 hash from input
            MD5 md5 = System.Security.Cryptography.MD5.Create();
            byte[] inputBytes = System.Text.Encoding.ASCII.GetBytes(input);
            byte[] hash = md5.ComputeHash(inputBytes);

            // Step 2, convert byte array to hex string
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < hash.Length; i++)
            {
                sb.Append(hash[i].ToString("x2"));
            }
            return sb.ToString();
        }
    }
}

從功能表欄，選取 [建>置建置方案 ] 以建置專案。
關閉解決方案。

Apache Pig UDF

若要建立 Apache Hive UDF 的 C# 專案：

開啟 Visual Studio。
在 [開始] 視窗中，選取 [建立新專案]。
在 [ 建立新專案 ] 視窗中，選擇 控制台應用程式（.NET Framework） 範本（C# 版本）。然後選取下一步。
在 [設定新專案] 視窗中，輸入 PigUDF 的專案名稱，然後移至或建立 [位置] 以儲存新專案。然後選取建立。

在 Visual Studio IDE 中，以下列程式代碼取代 Program.cs 的內容：

using System;

namespace PigUDF
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string line;
            // Read stdin in a loop
            while ((line = Console.ReadLine()) != null)
            {
                // Fix formatting on lines that begin with an exception
                if(line.StartsWith("java.lang.Exception"))
                {
                    // Trim the error info off the beginning and add a note to the end of the line
                    line = line.Remove(0, 21) + " - java.lang.Exception";
                }
                // Split the fields apart at tab characters
                string[] field = line.Split('\t');
                // Put fields back together for writing
                Console.WriteLine(String.Join("\t",field));
            }
        }
    }
}

此程式代碼會剖析從 Pig 傳送的行，並重新格式化開頭 java.lang.Exception為的行。

從功能表列，選擇 [建>置建置方案 ] 以建置專案。
讓方案保持開啟狀態。

上傳至儲存體

接下來，將Hive和 Pig UDF 應用程式上傳至 HDInsight 叢集上的記憶體。

在 Visual Studio 中，流覽至 [檢視>伺服器總管]。
在 [伺服器總管] 中，以滑鼠右鍵按兩下 [Azure]，選取 [連線至 Microsoft Azure 訂用帳戶]，然後完成登入程式。
展開您想要部署此應用程式的 HDInsight 叢集。列出文字為 [預設儲存體帳戶] 的專案。
- 如果可以展開這個專案，您就會使用 Azure 儲存體帳戶作為叢集的預設記憶體。若要檢視叢集預設記憶體上的檔案，請展開專案，然後按兩下 [預設容器]。
- 如果無法展開此專案，您會使用 Azure Data Lake 儲存體 作為叢集的預設記憶體。若要檢視叢集預設記憶體上的檔案，請按兩下 [預設儲存體帳戶] 專案。
若要上傳.exe檔案，請使用下列其中一種方法：
- 如果您使用 Azure 儲存體帳戶，請選取 [上傳 Blob] 圖示。
  
  在 [上傳新檔案] 對話方塊的 [檔名] 底下，選取 [瀏覽]。在 [上傳 Blob] 對話框中，移至 HiveCSharp 專案的 bin\debug 資料夾，然後選擇HiveCSharp.exe檔案。最後，選取 [開啟]，然後選取 [確定] 以完成上傳。
- 如果您使用 Azure Data Lake 儲存體，請以滑鼠右鍵按兩下檔案清單中的空白區域，然後選取 [上傳]。最後，選擇 HiveCSharp.exe 檔案，然後選取 [ 開啟]。
HiveCSharp.exe上傳完成後，請針對PigUDF.exe檔案重複上傳程式。

執行 Apache Hive 查詢

現在您可以執行使用 Hive UDF 應用程式的 Hive 查詢。

在 Visual Studio 中，流覽至 [檢視>伺服器總管]。
展開 [Azure]，然後展開 [HDInsight]。
以滑鼠右鍵按下您部署 HiveCSharp 應用程式的叢集，然後選取 [ 寫入 Hive 查詢]。

針對 Hive 查詢使用下列文字：

-- Uncomment the following if you are using Azure Storage
-- add file wasbs:///HiveCSharp.exe;
-- Uncomment the following if you are using Azure Data Lake Storage Gen1
-- add file adl:///HiveCSharp.exe;
-- Uncomment the following if you are using Azure Data Lake Storage Gen2
-- add file abfs:///HiveCSharp.exe;

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

重要

取消 add file 批注語句，以符合叢集所使用的預設記憶體類型。

此查詢會clientid從hivesampletable選取、 devicemake和 devicemodel 字段，然後將欄位傳遞至HiveCSharp.exe應用程式。查詢預期應用程式會傳回三個字段，這些欄位會儲存為 clientid、 phoneLabel和 phoneHash。查詢也預期會在預設記憶體容器的根目錄中尋找 HiveCSharp.exe 。

將預設 的 Interactive 切換為 Batch，然後選取 [提交 ] 將作業提交至 HDInsight 叢集。 [ Hive 作業摘要 ] 視窗隨即開啟。
選取 [重新整理] 以重新整理摘要，直到 [作業狀態] 變更為 [已完成]。若要檢視作業輸出，請選取 [作業輸出]。

執行 Apache Pig 作業

您也可以執行使用 Pig UDF 應用程式的 Pig 作業。

使用 SSH 連線到 HDInsight 叢集。（例如，執行命令 ssh sshuser@<clustername>-ssh.azurehdinsight.net。）如需詳細資訊，請參閱搭配HDInsight 使用SSH。
使用下列命令啟動 Pig 命令列：
```
pig
```
隨即 grunt> 顯示提示。
輸入下列命令以執行使用 .NET Framework 應用程式的 Pig 作業：
```
DEFINE streamer `PigUDF.exe` CACHE('/PigUDF.exe');
LOGS = LOAD '/example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = STREAM LOG through streamer as (col1, col2, col3, col4, col5);
DUMP DETAILS;
```
DEFINE語句會為 PigUDF.exe 應用程式建立的streamer別名，並從CACHE叢集的預設記憶體載入它。稍後， streamer 會與運算符搭配 STREAM 使用，以處理中包含的 LOG 單行，並以一系列數據行傳回數據。

注意

用於串流的應用程式名稱，在別名時必須以 ` （backtick）字元括住，以及 ' 搭配使用時由（單引號）字元括 SHIP住。

輸入最後一行之後，作業應該會啟動。它會傳回類似下列文字的輸出：

(2019-07-15 16:43:25 SampleClass5 [WARN] problem finding id 1358451042 - java.lang.Exception)
(2019-07-15 16:43:25 SampleClass5 [DEBUG] detail for id 1976092771)
(2019-07-15 16:43:25 SampleClass5 [TRACE] verbose detail for id 1317358561)
(2019-07-15 16:43:25 SampleClass5 [TRACE] verbose detail for id 1737534798)
(2019-07-15 16:43:25 SampleClass7 [DEBUG] detail for id 1475865947)

使用 exit 結束 pig。

下一步

在本檔中，您已瞭解如何從 HDInsight 上的 Hive 和 Pig 使用 .NET Framework 應用程式。如果您想要瞭解如何搭配Hive和 Pig 使用 Python，請參閱在 HDInsight 中使用 Python 與 Apache Hive 和 Apache Pig。

如需使用Hive的其他方式，以及瞭解如何使用 MapReduce，請參閱下列文章：