Hive中如何进行数据异步操作？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据异步操作:

  1. Storm:
  • 我们可以使用Storm构建数据同步的异步流处理拓扑。
  • 这需要指定数据源.目标表信息以及业务逻辑来保证事务一致性。
    例如:
public class HiveSyncBolt extends BaseBasicBolt {
  private HiveSync service;  // 数据同步服务

  public void prepare(Map conf, TopologyContext context) {
    service = new HiveSync(conf);  // 初始化同步服务
  }

  public void execute(Tuple tuple) {
    service.sync(tuple.getString(0), tuple.getString(1));  // 调用同步方法
  }

  public void sync(String dbName, String tblName) {  
    // 获取新数据
    List<String> newData = getNewData(dbName, tblName);  

    // 加载到Hive表
    service.loadToHive(dbName, tblName, newData); 
  }
}
  1. Flume:
  • 我们可以使用Flume构建数据收集管道,将异构数据源的数据同步到Hive。
  • 这需要指定数据源.Channel.Sink(写入Hive)以及数据转换逻辑。
    例如:
properties
# 数据源(时间戳文件) 
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

# Channel
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=1000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100

# Sink(写入Hive表)
a1.sinks.k1.type=hive
a1.sinks.k1.hive.metastore=thrift://hive_metastore_host:9083
a1.sinks.k1.hive.database=database_name
a1.sinks.k1.hive.table=table_name
a1.sinks.k1.fileType=orc 
a1.sinks.k1.hive.partition=dt=%{YYYYMMdd}

# 拖动数据源到Channel,再到Sink
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1
  1. Kafka:
  • 我们可以使用Kafka构建数据传输的异步消息管道,将各数据源生产的消息同步到Hive。
  • 这需要指定Kafka Broker列表.Topic.数据序列化格式以及Sink连接Hive。
    例如:
properties
bootstrap.servers=broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092

# 消费者配置 
key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
group.id=hive_consumer

# Sink连接Hive
hive.metastore.uri=thrift://hive_metastore_host:9083
hive.database=database_name
hive.table=table_name
file.format=orc