黑马一站制造数仓实战2

  • 开发
  • 6

问题
DG连接问题
原理：JDBC：用Java代码连接数据库
Hive/SparkSQL：端口有区别
可以为同一个端口，只要不在同一台机器
项目：一台机器

HiveServer：10000

hiveserver.port = 10000

SparkSQL：10001

start-thriftserver.sh --hiveserver.prot = 10001

MySQL：hostname、port、username、password
Oracle：hostname、port、username、password、sid

CS模式设计问题
Thrift启动问题
CS模式：客户端服务端模式
Client：客户端
Hive：Beeline、Hue
SparkSQL
Server：服务端
Hive：Hiveserver2【负责解析SQL语句】
HiveServer作为Metastore的客户端
MetaStore作为HiveServer的服务端
SparkSQL：ThriftServer【负责解析SQL语句转换为SparkCore程序】

启动ThriftServer或者HiveServer

docker start hadoop
docker start hive
docker start spark

问题：思路
现象：异常
Python：error：xxxxxx
Java：throw Exception：xxxxxxxxx
进程没有明显报错：找日志文件
日志文件：logs
查看日志：tail -100f logs/xxxxxxxx.log
分析错误
ArrayoutofIndex
NullException
ClassNotFound

数据仓库设计
建模：维度建模：【事实表、维度表】
分层：ODS、DW【DWD、DWM、DWS】、APP
本次项目中数仓的分层
ODS、DWD、DWB、DWS、ST、DM

数仓设计回顾
目标：了解数据仓库设计的核心知识点
路径
step1：分层
step2：建模
实施
分层
什么是分层？
本质：规范化数据的处理流程
实现：每一层在Hive中就是一个数据库
为什么要分层？
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和解。
数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的一张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。
减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。
把复杂问题简单化：一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。
屏蔽原始数据的异常对业务的影响：不必改一次业务就需要重新接入数据
怎么分层？
ODS：原始数据层/操作数据层，最接近与原始数据的层次，数据基本与原始数据
保持一致
DW：数据仓库层，实现数据的处理转换
DWD：实现ETL
DWM：轻度聚合
DWS：最终聚合
ADS/APP/DA：数据应用层
建模
什么是建模？
本质：决定了数据存储的方式，表的设计
为什么要建模？
大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。
性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的I/O吞吐
成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本
效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率
质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性
有哪些建模方法？
ER模型：从全企业的高度设计一个 3NF 【三范式】模型，用实体关系模型描述企业业务，满足业务需求的存储
维度模型：从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，重点关注用户如何更快速的完成需求分析，具有较好的大规模复杂查询的响应性能
Data Vault：ER 模型的衍生，基于主题概念将企业数据进行结构化组织，并引入了更进一步的范式处理来优化模型，以应对源系统变更的扩展性
Anchor：一个高度可扩展的模型，核心思想是所有的扩展知识添加而不是修改，因此将模型规范到 6NF，基本变成了 k-v 结构化模型
怎么构建维度模型步骤？
a.选择业务过程：你要做什么？
b.声明粒度：你的分析基于什么样的颗粒度？
c.确认环境的维度：你的整体有哪些维度？
d.确认用于度量的事实：你要基于这些维度构建哪些指标？
具体的实施流程是什么？
a.需求调研：业务调研和数据调研
业务调研：明确分析整个业务实现的过程
数据调研：数据的内容是什么
b.划分主题域：面向业务将业务划分主题
构建哪些主题域以及每个主题域中有哪些主题
服务域：工单主题、回访主题、物料主题
c.构建维度总线矩阵：明确每个业务主题对应的维度关系

d.明确指标统计：明确所有原生指标与衍生指标
工单主题：安装工单个数、维修工单个数……
回访主题：用户满意个数、不满意个数、服务态度不满意个数、技术能力不满意个数
e.定义事实与维度规范
分层规范
开发规范
……
f.代码开发
事实表
表的分类
事务事实表：原始的事务事实的数据表，原始业务数据表
周期快照事实表：周期性对事务事实进行聚合的结果
累计快照事实表：随着时间的变化，事实是不定的，不断完善的过程
无事实事实表：特殊的事实表，里面没有事实，是多个维度的组合，用于求事实的差值
值的分类
可累加事实：在任何维度下指标的值都可以进行累加
半可累加事实：在一定维度下指标的值都可以进行累加
不可累加事实：在任何维度下指标的值都不可以进行累加
维度表
维度设计模型
雪花模型：维度表拥有子维度表，部分维度表关联在维度表中，间接的关联事实表
星型模型/星座模型：维度表没有子维度，直接关联在事实表上，星座模型中有多个事实
上卷与下钻
上卷：从小维度到一个大的维度，颗粒度从细到粗
下钻：从大维度到一个小的维度，颗粒度从粗到细
拉链表
功能：解决事实中渐变维度发生变化的问题，通过时间来标记维度的每一种状态，存储所有状态
实现
step1：先采集所有增量数据到更新表中
step2：将更新表的数据与老的拉链表的数据进行合并写入一张临时表
step3：将临时表的结果覆盖到拉链表中

掌握油站分析项目中的分层整体设计

ODS：原始数据层：最接近于原始数据的层次，直接采集写入层次：原始事务事实表
DWD：明细数据层：对ODS层的数据根据业务需求实现ETL以后的结果：ETL以后事务事实表
DWB：基础数据层：类似于以前讲解的DWM，轻度聚合
关联：将主题事实的表进行关联，所有与这个主题相关的字段合并到一张表
聚合：基于主题的事务事实构建基础指标
主题事务事实表
ST：数据应用层：类似于以前讲解的APP，存储每个主题基于维度分析聚合的结果：周期快照
事实表
供数据分析的报表
DM：数据集市：按照不同部门的数据需求，将暂时没有实际主题需求的数据存储
做部门数据归档，方便以后新的业务需求的迭代开发
DWS：维度数据层：类似于以前讲解的DIM：存储维度数据表
数据仓库设计方案
从上到下：在线教育：先明确需求和主题，然后基于主题的需求采集数据，处理数据
场景：数据应用比较少，需求比较简单

掌握油站分析的每层的具体功能
实施
ODS
数据内容：存储所有原始业务数据，基本与Oracle数据库中的业务数据保持一致
数据来源：使用Sqoop从Oracle中同步采集
存储设计：Hive分区表，avro文件格式存储，保留3个月
DWD
数据内容：存储所有业务数据的明细数据
数据来源：对ODS层的数据进行ETL扁平化处理得到
存储设计：Hive分区表，orc文件格式存储，保留所有数据
DWB
数据内容：存储所有事实与维度的基本关联、基本事实指标等数据
数据来源：对DWD层的数据进行清洗过滤、轻度聚合以后的数据
存储设计：Hive分区表，orc文件格式存储，保留所有数据
ST
数据内容：存储所有报表分析的事实数据
数据来源：基于DWB和DWS层，通过对不同维度的统计聚合得到所有报表事实的指标
DM
数据内容：存储不同部门所需要的不同主题的数据
数据来源：对DW层的数据进行聚合统计按照不同部门划分
DWS
数据内容：存储所有业务的维度数据：日期、地区、油站、呼叫中心、仓库等维度表
数据来源：对DWD的明细数据中抽取维度数据
存储设计：Hive普通表，orc文件 + Snappy压缩
特点：数量小、很少发生变化、全量采集

全量表与增量表数据采集需求
实施
全量表
所有维度数据表
场景：不会经常发生变化的数据表，例如维度数据表等
数据表：组织机构信息、地区信息、服务商信息、数据字典等
表名：参考文件《full_import_tables.txt》
增量表
所有事务事实的数据表
场景：经常发生变化的数据表，例如业务数据、用户行为数据等
数据表：工单数据信息、呼叫中心信息、物料仓储信息、报销费用信息等
表名：参考文件《incr_import_tables.txt》

Sqoop命令

连接Oracle语法

--connect jdbc:oracle:thin:@OracleServer:OraclePort:OracleSID 1
docker exec -it sqoop bash
sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \
--username ciss \
--password 123456 \
--table CISS4.CISS_BASE_AREAS \
--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_base_areas \
--fields-terminated-by "\t" \
-m 1

YARN常用端口

NameNode：8020,50070
ResourceManager：8032,8088
JobHistoryServer：19888
Master：7077,8080
HistoryServer：18080

程序提交成功，但是不运行而且不报错，什么问题，怎么解决？
资源问题：APPMaster就没有启动
环境问题
NodeManager进程问题：进程存在，但不工作
机器资源不足导致YARN或者HDFS服务停止：磁盘超过90%，所有服务不再工作
解决：实现监控告警：80%，邮件告警

YARN中程序运行失败的原因遇到过哪些？
代码逻辑问题
资源问题：Container
Application / Driver：管理进程
MapTask和ReduceTask / Executor：执行进程
解决问题：配置进程给定更多的资源

程序已提交YARN，但是无法运行，报错：Application is added to the scheduler and is not activated. User’s AM resource limit exceeded.

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent=0.8

配置文件：${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml
属性功能：指定队列最大可使用的资源容量大小百分比，默认为0.2，指定越大，AM能使用的资源越多

程序提交，运行失败，报错：无法申请Container？

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=512

配置文件：${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/yarn-site.xml
属性功能：指定AM为每个Container申请的最小内存，默认为1G，申请不足1G，默认分配1G，值过大，会导致资源不足，程序失败，该值越小，能够运行的程序就越多 

怎么提高YARN集群的并发度？
物理资源、YARN资源、Container资源、进程资源

YARN资源配置

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=8
yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8192

Container资源

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=32
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192

MR Task资源

mapreduce.map.cpu.vcores=1
mapreduce.map.memory.mb=1024
mapreduce.reduce.cpu.vcores=1
mapreduce.reduce.memory.mb=1024

Spark Executor资源

--driver-memory #分配给Driver的内存，默认分配1GB
--driver-cores #分配给Driver运行的CPU核数，默认分配1核
--executor-memory #分配给每个Executor的内存数，默认为1G，所有集群模式都
通用的选项
--executor-cores #分配给每个Executor的核心数，YARN集合和Standalone集
群通用的选项
--total-executor-cores NUM #Standalone模式下用于指定所有Executor所
用的总CPU核数
--num-executors NUM #YARN模式下用于指定Executor的个数，默认启动2个

MR的Uber模式

Spark为什么要比MR要快
MR慢
只有Map和Reduce阶段，每个阶段的结果都必须写入磁盘
如果要实现Map1 -> Map2 -> Reduce1 -> Reduce2
MapReduce1：Map1
MapReduce2：Map2 -> Reduce1
MapReduce3：Reduce2
MapReduce程序处理是进程级别：MapTask进程、ReduceTask进程
问题：MR程序运行在YARN上时，有一些轻量级的作业要频繁的申请资源再运行，性能比较差怎么办？
Uber模式
功能：Uber模式下，程序只申请一个AM Container：所有Map Task和Reduce Task，均在这个Container中顺序执行

默认不开启
配置：${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/mapred-site.xml

mapreduce.job.ubertask.enable=true
#必须满足以下条件
mapreduce.job.ubertask.maxmaps=9
mapreduce.job.ubertask.maxreduces=1
mapreduce.job.ubertask.maxbytes=128M
yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores=1
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536M

特点
Uber模式的进程为AM，所有资源的使用必须小于AM进程的资源
Uber模式条件不满足，不执行Uber模式
Uber模式，会禁用推测执行机制

Sqoop采集数据格式问题

现象
step1：查看Oracle中CISS_SERVICE_WORKORDER表的数据条数

select count(1) as cnt from CISS_SERVICE_WORKORDER;

step2：采集CISS_SERVICE_WORKORDER的数据到HDFS上

sqoop import \
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \
--username ciss \
--password 123456 \
--table CISS4.CISS_SERVICE_WORKORDER \
--delete-target-dir \
--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder \
--fields-terminated-by "\001" \
-m 1

step3：Hive中建表查看数据条数
进入Hive容器

docker exec -it hive bash

连接HiveServer

beeline -u jdbc:hive2://hive.bigdata.cn:10000 -n root -p 123456

创建测试表

create external table test_text(
line string
)
location '/test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder';

统计行数

select count(*) from test_text;

问题：Sqoop采集完成后导致HDFS数据与Oracle数据量不符
原因
sqoop以文本格式导入数据时，默认的换行符是特殊字符
Oracle中的数据列中如果出现了\n、\r、\t等特殊字符，就会被划分为多行
Oracle数据

Sqoop遇到特殊字段就作为一行

Hive

解决
方案一：删除或者替换数据中的换行符
--hive-drop-import-delims：删除换行符
--hive-delims-replacement char：替换换行符
不建议使用：侵入了原始数据
方案二：使用特殊文件格式：AVRO格式

常见格式介绍

SparkCore缺点：RDD【数据】：没有Schema
SparkSQL优点：DataFrame【数据 + Schema】
Schema：列的信息【名称、类型】

Avro格式特点
优点
二进制数据存储，性能好、效率高
使用JSON描述模式，支持场景更丰富
Schema和数据统一存储，消息自描述
模式定义允许定义数据的排序
缺点
只支持Avro自己的序列化格式
少量列的读取性能比较差，压缩比较低
场景：基于行的大规模结构化数据写入、列的读取非常多或者Schema变更操作比较频繁的场景
Sqoop使用Avro格式
选项

--as-avrodatafile Imports
# data to Avro datafiles

注意：如果使用了MR的Uber模式，必须在程序中加上以下参数避免类冲突问题

-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true

使用

sqoop import \
-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \
--username ciss \
--password 123456 \
--table CISS4.CISS_SERVICE_WORKORDER \
--delete-target-dir \
--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder \
--as-avrodatafile \
--fields-terminated-by "\001" \
-m 1

Sqoop增量采集方案

Append

要求：必须有一列自增的值，按照自增的int值进行判断
特点：只能导入增加的数据，无法导入更新的数据
场景：数据只会发生新增，不会发生更新的场景
代码

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_tohdfs \
--target-dir /sqoop/import/test02 \
--fields-terminated-by '\t' \
--check-column id \
--incremental append \
--last-value 0 \
-m 1

Lastmodified
要求：必须包含动态时间变化这一列，按照数据变化的时间进行判断
特点：既导入新增的数据也导入更新的数据
场景：一般无法满足要求，所以不用
代码

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
--username root \
--password 123456 \
--table tb_lastmode \
--target-dir /sqoop/import/test03 \
--fields-terminated-by '\t' \
--incremental lastmodified \
--check-column lastmode \
--last-value '2021-06-06 16:09:32' \
-m 1

特殊方式
要求：每次运行的输出目录不能相同
特点：自己实现增量的数据过滤，可以实现新增和更新数据的采集
场景：一般用于自定义增量采集每天的分区数据到Hive
代码

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://node3:3306/db_order \
--username root \
--password-file file:///export/data/sqoop.passwd \
--query "select * from tb_order where
substring(create_time,1,10) = '2021-09-14' or
substring(update_time,1,10) = '2021-09-14' and \$CONDITIONS " \
--delete-target-dir \
--target-dir /nginx/logs/tb_order/daystr=2021-09-14 \
--fields-terminated-by '\t' \
-m 1

实现自动化脚本开发

脚本目标：实现自动化将多张Oracle中的数据表全量或者增量采集同步到HDFS中
实现流程
a. 获取表名
b. 构建Sqoop命令
c. 执行Sqoop命令
d. 验证结果
脚本选型
Shell：Linux原生Shell脚本，命令功能全面丰富，主要用于实现自动化Linux指令，适合
于Linux中简单的自动化任务开发
Python：多平台可移植兼容脚本，自身库功能强大，主要用于爬虫、数据科学分析计算
等，适合于复杂逻辑的处理计算场景
场景：一般100行以内的代码建议用Shell，超过100行的代码建议用Python
采集脚本选用：Shell
单个测试
创建一个文件，存放要采集的表的名称

#创建测试目录
mkdir -p /opt/datas/shell
cd /opt/datas/shell/
#创建存放表名的文件
vim test_full_table.txt

ciss4.ciss_base_areas
ciss4.ciss_base_baseinfo
ciss4.ciss_base_csp
ciss4.ciss_base_customer
ciss4.ciss_base_device

创建脚本

vim test_full_import_table.sh

构建采集的Sqoop命令

sqoop import \
-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \
--username ciss \
--password 123456 \
--table CISS4.CISS_SERVICE_WORKORDER \
--delete-target-dir \
--target-dir /test/full_imp/ciss4.ciss_service_workorder \
--as-avrodatafile \
--fields-terminated-by "\001" \
-m 1

 封装脚本

#!/bin/bash
#export path
source /etc/profile
#export the tbname files
TB_NAME=/opt/datas/shell/test_full_table.txt
#export the import opt
IMP_OPT="sqoop import -
Dmapreduce.job.user.classpath.first=true"
#export the jdbc opt
JDBC_OPT="--connect
jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin --username
ciss --password 123456"
#read tbname and exec sqoop
while read tbname
do
${IMP_OPT} ${JDBC_OPT} --table ${tbname^^} --delete-target-dir --target-dir /test/full_imp/${tbname^^} --as-avrodatafile --fields-terminated-by "\001" -m 1
done < ${TB_NAME}

添加执行权限

chmod u+x test_full_import_table.sh

测试执行

sh -x test_full_import_table.sh

检查结果

实现全量采集脚本的运行
实施
全量目标：将所有需要将实现全量采集的表进行全量采集存储到HDFS上
Oracle表：组织机构信息、地区信息、服务商信息、数据字典等
HDFS路径

/data/dw/ods/one_make/full_imp/表名/日期

增量目标：将所有需要将实现全量采集的表进行增量采集存储到HDFS上
工单数据信息、呼叫中心信息、物料仓储信息、报销费用信息等
HDFS路径

/data/dw/ods/one_make/incr_imp/表名/日期

导入全量表

#!/usr/bin/env bash
# /bin/bash
biz_date=20210101
biz_fmt_date=2021-01-01
dw_parent_dir=/data/dw/ods/one_make/full_imp
workhome=/opt/sqoop/one_make
full_imp_tables=${workhome}/full_import_tables.txt
mkdir ${workhome}/log

orcl_srv=oracle.bigdata.cn
orcl_port=1521
orcl_sid=helowin
orcl_user=ciss
orcl_pwd=123456

sqoop_import_params="sqoop import -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true --outdir ${workhome}/java_code --as-avrodatafile"
sqoop_jdbc_params="--connect jdbc:oracle:thin:@${orcl_srv}:${orcl_port}:${orcl_sid} --username ${orcl_user} --password ${orcl_pwd}"

# load hadoop/sqoop env
source /etc/profile

while read p; do
    # parallel execution import
    ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p^^} -m 1 &
    cur_time=`date "+%F %T"`
    echo "${cur_time}: ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p} -m 1 &" >> ${workhome}/log/${biz_fmt_date}_full_imp.log
    sleep 30
done < ${full_imp_tables}

运行脚本
全量采集

cd /opt/sqoop/one_make
sh -x full_import_tables.sh

脚本中特殊的一些参数
--outdir：Sqoop解析出来的MR的Java程序等输出文件输出的文件

导入增量表

#!/usr/bin/env bash
# 编写SHELL脚本的时候要特别小心，特别是编写SQL的条件，如果中间加了空格，就会导致命令执行失败
# /bin/bash
biz_date=20210101
biz_fmt_date=2021-01-01
dw_parent_dir=/data/dw/ods/one_make/incr_imp
workhome=/opt/sqoop/one_make
incr_imp_tables=${workhome}/incr_import_tables.txt

orcl_srv=oracle.bigdata.cn
orcl_port=1521
orcl_sid=helowin
orcl_user=ciss
orcl_pwd=123456

mkdir ${workhome}/log

sqoop_condition_params="--where \"'${biz_fmt_date}'=to_char(CREATE_TIME,'yyyy-mm-dd')\""
sqoop_import_params="sqoop import -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true --outdir ${workhome}/java_code --as-avrodatafile"
sqoop_jdbc_params="--connect jdbc:oracle:thin:@${orcl_srv}:${orcl_port}:${orcl_sid} --username ${orcl_user} --password ${orcl_pwd}"

# load hadoop/sqoop env
source /etc/profile

while read p; do
    # clean old directory in HDFS
    hdfs dfs -rm -r ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date}
    
    # parallel execution import
    ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p^^} ${sqoop_condition_params} -m 1 &
    cur_time=`date "+%F %T"`
    echo "${cur_time}: ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p} ${sqoop_condition_params} -m 1 &" >> ${workhome}/log/${biz_fmt_date}_incr_imp.log
    sleep 30
    
done < ${incr_imp_tables}

增量采集

cd /opt/sqoop/one_make
sh -x incr_import_tables.sh

特殊问题
因oracle表特殊字段类型，导致sqoop导数据任务失败
oracle字段类型为： clob或date等特殊类型
解决方案：在sqoop命令中添加参数，指定特殊类型字段列(SERIAL_NUM)的数据类型为string
—map-column-java SERIAL_NUM=String
查看结果
/data/dw/ods/one_make/full_imp：44张表
/data/dw/ods/one_make/incr_imp：57张表

Schema备份及上传
目标：了解如何实现采集数据备份
实施
需求：将每张表的Schema进行上传到HDFS上，归档并且备份
Avro文件本地存储

workhome=/opt/sqoop/one_make
--outdir ${workhome}/java_code

Avro文件HDFS存储

hdfs_schema_dir=/data/dw/ods/one_make/avsc
hdfs dfs -put ${workhome}/java_code/*.avsc ${hdfs_schema_dir}

Avro文件本地打包

local_schema_backup_filename=schema_${biz_date}.tar.gz
tar -czf ${local_schema_backup_filename} ./java_code/*.avsc

Avro文件HDFS备份

hdfs_schema_backup_filename=${hdfs_schema_dir}/avro_schema_${biz_date
}.tar.gz
hdfs dfs -put ${local_schema_backup_filename}
${hdfs_schema_backup_filename}

上传avro schema sh代码

#!/usr/bin/env bash
# 上传
# /bin/bash
workhome=/opt/sqoop/one_make
hdfs_schema_dir=/data/dw/ods/one_make/avsc
biz_date=20210101
biz_fmt_date=2021-01-01
local_schema_backup_filename=schema_${biz_date}.tar.gz
hdfs_schema_backup_filename=${hdfs_schema_dir}/avro_schema_${biz_date}.tar.gz
log_file=${workhome}/log/upload_avro_schema_${biz_fmt_date}.log

# 打印日志
log() {
    cur_time=`date "+%F %T"`
    echo "${cur_time} $*" >> ${log_file}
}

source /etc/profile
cd ${workhome}

#  hadoop fs [generic options] [-test -[defsz] <path>]
# -test -[defsz] <path> :
#   Answer various questions about <path>, with result via exit status.
#     -d  return 0 if <path> is a directory.
#     -e  return 0 if <path> exists.
#     -f  return 0 if <path> is a file.
#     -s  return 0 if file <path> is greater than zero bytes in size.
#     -z  return 0 if file <path> is zero bytes in size, else return 1.

log "Check if the HDFS Avro schema directory ${hdfs_schema_dir}..."
hdfs dfs -test -e ${hdfs_schema_dir} > /dev/null

if [ $? != 0 ]; then
    log "Path: ${hdfs_schema_dir} is not exists. Create a new one."
    log "hdfs dfs -mkdir -p ${hdfs_schema_dir}"
    hdfs dfs -mkdir -p ${hdfs_schema_dir}
fi

log "Check if the file ${hdfs_schema_dir}/CISS4_CISS_BASE_AREAS.avsc has uploaded to the HFDS..."
hdfs dfs -test -e ${hdfs_schema_dir}/CISS4_CISS_BASE_AREAS.avsc.avsc > /dev/null
if [ $? != 0 ]; then
    log "Upload all the .avsc schema file."
    log "hdfs dfs -put ${workhome}/java_code/*.avsc ${hdfs_schema_dir}"
    hdfs dfs -put ${workhome}/java_code/*.avsc ${hdfs_schema_dir}
fi

# backup
log "Check if the backup tar.gz file has generated in the local server..." 
if [ ! -e ${local_schema_backup_filename} ]; then
    log "package and compress the schema files"
    log "tar -czf ${local_schema_backup_filename} ./java_code/*.avsc"
    tar -czf ${local_schema_backup_filename} ./java_code/*.avsc
fi

log "Check if the backup tar.gz file has upload to the HDFS..."
hdfs dfs -test -e ${hdfs_schema_backup_filename} > /dev/null
if [ $? != 0 ]; then
    log "upload the schema package file to HDFS"
    log "hdfs dfs -put ${local_schema_backup_filename} ${hdfs_schema_backup_filename}"
    hdfs dfs -put ${local_schema_backup_filename} ${hdfs_schema_backup_filename}
fi

运行测试

cd /opt/sqoop/one_make/
./upload_avro_schema.sh

验证结果

/data/dw/ods/one_make/avsc/
*.avsc
schema_20210101.tar.gz

使用Python脚本如何实现

导入全量表

#!/usr/bin/env python
# @Time : 2021/7/14 15:34
# @desc :
__coding__ = "utf-8"
__author__ = "itcast"

import os
import subprocess
import datetime
import time
import logging

biz_date = '20210101'
biz_fmt_date = '2021-01-01'
dw_parent_dir = '/data/dw/ods/one_make/full_imp'
workhome = '/opt/sqoop/one_make'
full_imp_tables = workhome + '/full_import_tables.txt'
if os.path.exists(workhome + '/log'):
    os.system('make ' + workhome + '/log')

orcl_srv = 'oracle.bigdata.cn'
orcl_port = '1521'
orcl_sid = 'helowin'
orcl_user = 'ciss'
orcl_pwd = '123456'

sqoop_import_params = 'sqoop import -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true --outdir %s/java_code --as-avrodatafile' % workhome
sqoop_jdbc_params = '--connect jdbc:oracle:thin:@%s:%s:%s --username %s --password %s' % (orcl_srv, orcl_port, orcl_sid, orcl_user, orcl_pwd)

# load hadoop/sqoop env
subprocess.call("source /etc/profile", shell=True)
print('executing...')
# read file
fr = open(full_imp_tables)
for line in fr.readlines():
    tblName = line.rstrip('\n')
    # parallel execution import
    # ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p^^} -m 1 &
    # sqoopImportCommand = f''' {sqoop_import_params} {sqoop_jdbc_params} --target-dir {dw_parent_dir}/{tblName}/{biz_date} --table {tblName.upper()} -m 1 &'''
    sqoopImportCommand = '''
    %s %s --target-dir %s/%s/%s --table %s -m 1 &
    ''' % (sqoop_import_params, sqoop_jdbc_params, dw_parent_dir, tblName, biz_date, tblName.upper())
    # parallel execution import
    subprocess.call(sqoopImportCommand, shell=True)
    # cur_time=`date "+%F %T"`
    # cur_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,  # 控制台打印的日志级别
                        filename='%s/log/%s_full_imp.log' % (workhome, biz_fmt_date),
                        # 模式，有w和a，w就是写模式，每次都会重新写日志，覆盖之前的日志; a是追加模式，默认如果不写的话，就是追加模式
                        filemode='a',
                        # 日志格式
                        format='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
    # logging.info(cur_time + ' : ' + sqoopImportCommand)
    logging.info(sqoopImportCommand)
    time.sleep(15)

导入增量表

#!/usr/bin/env python
# @Time : 2021/7/20 15:19
# @desc :
__coding__ = "utf-8"
__author__ = "itcast"

import os
import subprocess
import datetime
import time
import logging

biz_date = '20210101'
biz_fmt_date = '2021-01-01'
dw_parent_dir = '/data/dw/ods/one_make/incr_imp'
workhome = '/opt/sqoop/one_make'
incr_imp_tables = workhome + '/incr_import_tables.txt'
if os.path.exists(workhome + '/log'):
    os.system('make ' + workhome + '/log')

orcl_srv = 'oracle.bigdata.cn'
orcl_port = '1521'
orcl_sid = 'helowin'
orcl_user = 'ciss'
orcl_pwd = '123456'

sqoop_import_params = 'sqoop import -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true --outdir %s/java_code --as-avrodatafile' % workhome
sqoop_jdbc_params = '--connect jdbc:oracle:thin:@%s:%s:%s --username %s --password %s' % (orcl_srv, orcl_port, orcl_sid, orcl_user, orcl_pwd)

# load hadoop/sqoop env
subprocess.call("source /etc/profile", shell=True)
print('executing...')
# read file
fr = open(incr_imp_tables)
for line in fr.readlines():
    tblName = line.rstrip('\n')
    # clean old directory in HDFS
    hdfs_command = 'hdfs dfs -rm -r %s/%s/%s' % (dw_parent_dir, tblName, biz_date)
    # parallel execution import
    # ${sqoop_import_params} ${sqoop_jdbc_params} --target-dir ${dw_parent_dir}/${p}/${biz_date} --table ${p^^} -m 1 &
    # sqoopImportCommand = f''' {sqoop_import_params} {sqoop_jdbc_params} --target-dir {dw_parent_dir}/{tblName}/{biz_date} --table {tblName.upper()} -m 1 &'''
    sqoopImportCommand = '''
    %s %s --target-dir %s/%s/%s --table %s -m 1 &
    ''' % (sqoop_import_params, sqoop_jdbc_params, dw_parent_dir, tblName, biz_date, tblName.upper())
    # parallel execution import
    subprocess.call(sqoopImportCommand, shell=True)
    # cur_time=`date "+%F %T"`
    # cur_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        filename='%s/log/%s_full_imp.log' % (workhome, biz_fmt_date),
                        filemode='a',
                        format='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')
    # logging.info(cur_time + ' : ' + sqoopImportCommand)
    logging.info(sqoopImportCommand)
    time.sleep(15)

导入avro schema

#!/usr/bin/env python
# @Time : 2021/7/20 15:46
# @desc :
__coding__ = "utf-8"
__author__ = "itcast"

# import pyhdfs
import logging
import os

workhome = '/opt/sqoop/one_make'
hdfs_schema_dir = '/data/dw/ods/one_make/avsc'
biz_date = '20210101'
biz_fmt_date = '2021-01-01'
local_schema_backup_filename = 'schema_%s.tar.gz' % biz_date
hdfs_schema_backup_filename = '%s/avro_schema_%s.tar.gz' % (hdfs_schema_dir, biz_date)
log_file = '%s/log/upload_avro_schema_%s.log' % (workhome, biz_fmt_date)

# append log to file
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    filename=log_file,
                    filemode='a',
                    format='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s')

os.system('source /etc/profile')
os.system('cd %s' % workhome)

#  hadoop fs [generic options] [-test -[defsz] <path>]
# -test -[defsz] <path> :
#   Answer various questions about <path>, with result via exit status.
#     -d  return 0 if <path> is a directory.
#     -e  return 0 if <path> exists.
#     -f  return 0 if <path> is a file.
#     -s  return 0 if file <path> is greater than zero bytes in size.
#     -z  return 0 if file <path> is zero bytes in size, else return 1.
logging.info('Check if the HDFS Avro schema directory %s...', hdfs_schema_dir)
# hdfs = pyhdfs.HdfsClient(hosts="node1,9000", user_name="hdfs")
# print(hdfs.listdir('/'))
# hdfs dfs -test -e ${hdfs_schema_dir} > /dev/null
commStatus = os.system('hdfs dfs -test -e %s > /dev/null' % hdfs_schema_dir)
if commStatus is not 0:
    logging.info('Path: %s is not exists. Create a new one.', hdfs_schema_dir)
    logging.info('hdfs dfs -mkdir -p %s', hdfs_schema_dir)
    os.system('hdfs dfs -mkdir -p %s' % hdfs_schema_dir)

logging.info('Check if the file %s/CISS4_CISS_BASE_AREAS.avsc has uploaded to the HFDS...', hdfs_schema_dir)
commStatus = os.system('hdfs dfs -test -e %s/CISS4_CISS_BASE_AREAS.avsc > /dev/null' % hdfs_schema_dir)
if commStatus is not 0:
    logging.info('Upload all the .avsc schema file.')
    logging.info('hdfs dfs -put %s/java_code/*.avsc %s', workhome, hdfs_schema_dir)
    os.system('hdfs dfs -put %s/java_code/*.avsc %s' % (workhome, hdfs_schema_dir))

# backup
logging.info('Check if the backup tar.gz file has generated in the local server...')
commStatus = os.system('[ -e %s ]' % local_schema_backup_filename)
if commStatus is not 0:
    logging.info('package and compress the schema files')
    logging.info('tar -czf %s ./java_code/*.avsc', local_schema_backup_filename)
    os.system('tar -czf %s ./java_code/*.avsc' % local_schema_backup_filename)

logging.info('Check if the backup tar.gz file has upload to the HDFS...')
commStatus = os.system('hdfs dfs -test -e %s > /dev/null' % hdfs_schema_backup_filename)
if commStatus is not 0:
    logging.info('upload the schema package file to HDFS')
    logging.info('hdfs dfs -put %s %s', local_schema_backup_filename, hdfs_schema_backup_filename)
    os.system('hdfs dfs -put %s %s' %(local_schema_backup_filename, hdfs_schema_backup_filename))
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