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API Hive Warehouse Connector 2.0 dans Azure HDInsight

  • Article

Cet article liste toutes les API prises en charge par Hive Warehouse Connector 2.0. Tous les exemples présentés sont exécutés à l’aide de l’interpréteur de commandes Spark et d’une session Hive Warehouse Connector.

Comment créer une session Hive Warehouse Connector :

import com.hortonworks.hwc.HiveWarehouseSession
val hive = HiveWarehouseSession.session(spark).build()

Configuration requise

Suivez les étapes de Configuration de Hive Warehouse Connector.

API prises en charge

  • Définir la base de données :

    hive.setDatabase("<database-name>")

  • Lister toutes les bases de données :

    hive.showDatabases()

  • Lister toutes les tables de la base de données active

    hive.showTables()

  • Décrire une table

    // Describes the table <table-name> in the current database
hive.describeTable("<table-name>")

    // Describes the table <table-name> in <database-name>
hive.describeTable("<database-name>.<table-name>")

  • Déposer une base de données

    // ifExists and cascade are boolean variables
hive.dropDatabase("<database-name>", ifExists, cascade)

  • Supprimer une table de la base de données active

    // ifExists and purge are boolean variables
hive.dropTable("<table-name>", ifExists, purge)

  • Création d'une base de données

    // ifNotExists is boolean variable
hive.createDatabase("<database-name>", ifNotExists)

  • Créer une table dans la base de données active

    // Returns a builder to create table
val createTableBuilder = hive.createTable("<table-name>")

    Le générateur pour la création de table prend en charge uniquement les opérations ci-dessous :

    // Create only if table does not exists already
createTableBuilder = createTableBuilder.ifNotExists()

    // Add columns
createTableBuilder = createTableBuilder.column("<column-name>", "<datatype>")

    // Add partition column
createTableBuilder = createTableBuilder.partition("<partition-column-name>", "<datatype>")

    // Add table properties
createTableBuilder = createTableBuilder.prop("<key>", "<value>")

    // Creates a bucketed table,
// Parameters are numOfBuckets (integer) followed by column names for bucketing
createTableBuilder = createTableBuilder.clusterBy(numOfBuckets, "<column1>", .... , "<columnN>")

    // Creates the table
createTableBuilder.create()

    Notes

    Cette API crée une table au format ORC à l’emplacement par défaut. Pour d’autres fonctionnalités/options ou pour créer une table à l’aide de requêtes Hive, utilisez l’API executeUpdate.

  • Lire une table

    // Returns a Dataset<Row> that contains data of <table-name> in the current database
hive.table("<table-name>")

  • Exécuter des commandes DDL sur HiveServer2

    // Executes the <hive-query> against HiveServer2
// Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
hive.executeUpdate("<hive-query>")

    // Executes the <hive-query> against HiveServer2
// Throws exception, if propagateException is true and query threw exception in HiveServer2
// Returns true or false if the query succeeded or failed respectively
hive.executeUpdate("<hive-query>", propagateException) // propagate exception is boolean value

  • Exécuter une requête Hive et charger le résultat dans un jeu de données

    • Exécution d’une requête par le biais de démons LLAP. [Recommandé]

      // <hive-query> should be a hive query 
hive.executeQuery("<hive-query>")

    • Exécution d’une requête par le biais de HiveServer2 via JDBC.

      Définir spark.datasource.hive.warehouse.smartExecution sur false dans les configurations Spark avant de démarrer la session Spark pour utiliser cette API

      hive.execute("<hive-query>")

  • Fermer une session Hive Warehouse Connector

    // Closes all the open connections and
// release resources/locks from HiveServer2
hive.close()

  • Exécuter une requête de fusion Hive

    Cette API crée une requête de fusion Hive au format

    MERGE INTO <current-db>.<target-table> AS <targetAlias> USING <source expression/table> AS <sourceAlias>
ON <onExpr>
WHEN MATCHED [AND <updateExpr>] THEN UPDATE SET <nameValuePair1> ... <nameValuePairN>
WHEN MATCHED [AND <deleteExpr>] THEN DELETE
WHEN NOT MATCHED [AND <insertExpr>] THEN INSERT VALUES <value1> ... <valueN>

    val mergeBuilder = hive.mergeBuilder() // Returns a builder for merge query

    Le générateur prend en charge les opérations suivantes :

    mergeBuilder.mergeInto("<target-table>", "<targetAlias>")

    mergeBuilder.using("<source-expression/table>", "<sourceAlias>")

    mergeBuilder.on("<onExpr>")

    mergeBuilder.whenMatchedThenUpdate("<updateExpr>", "<nameValuePair1>", ... , "<nameValuePairN>")

    mergeBuilder.whenMatchedThenDelete("<deleteExpr>")

    mergeBuilder.whenNotMatchedInsert("<insertExpr>", "<value1>", ... , "<valueN>");

    // Executes the merge query
mergeBuilder.merge()

  • Écrire un jeu de données dans la table Hive par lot

    df.write.format("com.microsoft.hwc.v2")
   .option("table", tableName)
   .mode(SaveMode.Type)
   .save()

    • TableName être au format <db>.<table> ou <table>. Si aucun nom de base de données n’est fourni, la table est explorée/créée dans la base de données active

    • Les types SaveMode (Mode d’enregistrement) sont les suivants :

      • Append : ajoute le jeu de données à la table spécifiée

      • Overwrite : remplace les données de la table spécifiée par le jeu de données

      • Ignore : ignore l’écriture si la table existe déjà ; aucune erreur n’est générée

      • ErrorIfExists : génère une erreur si la table existe déjà

  • Écrire un jeu de données dans une table Hive à l’aide de HiveStreaming

    df.write.format("com.microsoft.hwc.v2.batch.stream.write")
   .option("database", databaseName)
   .option("table", tableName)
   .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
// .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
   .save()

 // To write to static partition
 df.write.format("com.microsoft.hwc.v2.batch.stream.write")
   .option("database", databaseName)
   .option("table", tableName)
   .option("partition", partition)
   .option("metastoreUri", "<HMS URI>")
// .option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
   .save()

    Notes

    Les écritures en flux ajoutent toujours des données.

  • Écriture d’un flux Spark dans une table Hive

    stream.writeStream
    .format("com.microsoft.hwc.v2")
    .option("metastoreUri", "<HMS_URI>")
    .option("database", databaseName)
    .option("table", tableName)
  //.option("partition", partition) , add if inserting data in partition
  //.option("metastoreKrbPrincipal", principal), add if executing in ESP cluster
    .start()

Étapes suivantes