大数据培训 - 如何连通 Hive 数仓和 ClickHouse

​

 以下文章来源于大数据技术与架构

背景

目前公司的分析数据基本存储在 Hive 数仓中，使用 Presto 完成 OLAP 分析，但是随着业务实时性增强，对查询性能的要求不断升高，同时许多数据应用产生，比如对接 BI 进行分析等，Presto 不能满足需求，在这个阶段我们引入了 ClickHouse，用来建设性能更强悍，响应时间更短的数据分析平台，以满足实时性要求，但如何连通 Hive 数仓和 ClickHouse 呢？没错，当然是 Seatunnel 啦！

01 环境准备

官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11

全部解压安装到/u/module 下即可

[hadoop@hadoop101 module]$ unzip /u/software/19.Seatunnel/seatunnel-1.5.7.zip -d /u/module/

[hadoop@hadoop101 module]$ tar -zxvf /u/software/19.Seatunnel/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz -C /u/module

[hadoop@hadoop101 module]$ tar -zxvf /u/software/19.Seatunnel/scala-2.11.8.tgz -C /u/module

将 hive-site.xml 复制到 spark2/conf 目录下，这里取的是从 hive 复制到 Hadoop 配置目录下的

[hadoop@hadoop101 module]$ cp $HADOOP_CONF/hive-site.xml /u/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/conf

注意：如果你跟我一样，原来 Hive 默认使用 Spark3，那么需要设置一个 Spark2 的环境变量

[hadoop@hadoop101 module]$ sudo vim /etc/profile

# SPARK_HOME

export SPARK_HOME=/u/module/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

# SPARK_END

# 多版本共存 Spark，for waterdrop and Hive

export SPARK2_HOME=/u/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7

#Scala Env

export SCALA_HOME=/u/module/scala-2.11.8/

export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

[hadoop@hadoop101 module]$ source /etc/profile

创建 jobs 目录存放执行 conf 文件

[hadoop@hadoop101 module]$ mkdir /u/module/seatunnel-1.5.7/jobs

02 数据准备

Hive：

drop table if exists prod_info;

create table prod_info

(

prod_sn string comment 'sn',

create_time string comment '创建时间'

)COMMENT '产品信息表'

PARTITIONED BY (`dt` string)

STORED AS PARQUET

TBLPROPERTIES ("parquet.compression" = "lzo");

插入数据：

insert into prod_info values ('F0001','2022-01-18 00:00:00.0','2022-01-18');

insert into prod_info values ('F00012','2022-01-19 00:00:00.0','2022-01-19');

ClickHouse:

drop table if exists prod_info;

create table prod_info

(

prod_sn String,

create_time DateTime

)engine =MergeTree

partition by toYYYYMMDD(create_time)

primary key (prod_sn)

ORDER BY (prod_sn)

03 多表全量 or 增量数据导入 CK

使用 cat <<!EOF 把变量传进去，把脚本生成在 jobs 文件夹中，大数据培训然后再使用 seatunnel 的命令执行

关键点：

1. 将输入参数封装成一个方法，方便一个脚本操作多个数仓表;

2. 加入 CK 远程执行命令，插入前清除分区，以免导入双倍数据;

3. 加入批量执行条件;

[hadoop@hadoop101 module]$ touch ~/bin/mytest.sh && chmod u+x ~/bin/mytest.sh && vim ~/bin/mytest.sh

注意：

1. 这边 hive 中表压缩格式是 parquet+lzo ，读取出来没问题，插入时报错，我直接将之前搭建 Hadoop 集群时 $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar 放到/u/module/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/jars（spark 目录下的 jars ）下，即可解决

2. 若 hive 表中有做分区，则需指定 spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false

#!/bin/bash

# 环境变量

unset SPARK_HOME

export SPARK_HOME=$SPARK2_HOME

SEATUNNEL_HOME=/u/module/seatunnel-1.5.7

CLICKHOUSE_CLIENT=/usr/bin/clickhouse-client

# 接收两个参数，第一个为要抽取的表，第二个为抽取时间

# 若输入的第一个值为 first，不输入第二参数则直接退出脚本

if [[ $1 = first ]]; then

if [ -n "$2" ] ;then

do_date=$2

else

echo "请传入日期参数"

exit

fi

# 若输入的第一个值为 all，不输入第二参数则取前一天

elif [[ $1 = all ]]; then

# 判断非空，如果不传时间默认取前一天数据，传时间就取设定，主要是用于手动传参

if [ -n "$2" ] ;then

do_date=$2

else

do_date=`date -d '-1 day' +%F`

fi

else

if [ -n "$2" ] ;then

do_date=$2

else

echo "请传入日期参数"

exit

fi

fi

echo "日期：$do_date"

import_conf(){

# 打印数据传输脚本并赋值

cat>$SEATUNNEL_HOME/jobs/hive2ck_test.conf<<!EOF

spark {

spark.sql.catalogImplementation = "hive"

spark.app.name = "hive2clickhouse"

spark.executor.instances = 4

spark.executor.cores = 4

spark.executor.memory = "4g"

# 此参数为调用 Hive 分区必带！

spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions=false

}

input {

hive {

pre_sql = "$1"

table_name = "$2"

}

}

filter {}

output {

clickhouse {

host = "$3"

database = "$4"

table = "$5"

fields = $6

username = "default"

password = ""

}

}

!EOF

$SEATUNNEL_HOME/bin/start-seatunnel.sh --config $SEATUNNEL_HOME/jobs/hive2ck_test.conf -e client -m 'local[4]'

}

# 全量数据导入

import_prod_info_first(){

$CLICKHOUSE_CLIENT --host hadoop101 --database test --query="truncate table test.prod_info"

import_conf "select prod_sn,substring(create_time,1,19) as create_time from default.prod_info" "prod_info" "hadoop101:8123" "test" "prod_info" "[\"prod_sn\",\"create_time\"]"

}

# 增量数据导入

import_prod_info(){

do_date_2=`echo $do_date |sed 's/-//g'`

# 为避免重复导入，导入前先清除分区，这是在建立表分区的前提下

$CLICKHOUSE_CLIENT --host hadoop101 --database test --query="alter table test.prod_info drop partition '${do_date_2}'"

import_conf "select prod_sn,substring(create_time,1,19) as create_time from default.prod_info where dt='${do_date}'" "prod_info" "hadoop101:8123" "test" "prod_info" "[\"prod_sn\",\"create_time\"]"

}

case $1 in

"prod_info_first"){

import_prod_info_first

};;

"prod_info"){

import_prod_info

};;

"first"){

import_prod_info_first

};;

"all"){

import_prod_info

};;

"tmp"){

import_prod_info

};;

esac

03.1 首日全量导入

执行首日全量导入，后面的 2022-01-19 是为了配合数仓流程加入的

[hadoop@hadoop101 bin]$ mytest.sh first 2022-01-19

ClickHouse 中查看是否导入：

查看 CK 的当前分区:

select * from system.parts p where table = 'prod_info' order by partition desc ;

可见数据导入无误～

03.2 每日增量导入

hive 中新增记录测试增量更新：

hive> insert into prod_info values ('F000123','2022-01-20 00:00:00.0','2022-01-20');

[hadoop@hadoop101 bin]$ mytest.sh all 2022-01-20

可见增量更新脚本也无误！

调试时可以修改 tmp 条件里的内容，然后使用调度工具如 Dolphin Scheduler、Azkaban 上监控多个脚本的分步执行情况，以便定位问题。

04 总结

本文主要分享了一个基于 Seatunnel 的生产力脚本，介绍了如何连通 Hive 数仓与 ClickHouse ，将 ClickHouse 无缝加入离线数仓流程，并进行流程测试。实际生产使用时，数据传输速度飞快。

​