Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Обработка больших данных
Шрифт:
Экосистема Hadoop

В экосистеме Hadoop существует множество пакетов и инструментов, которые дополняют и расширяют возможности базовых компонентов HDFS и MapReduce. Вот краткий обзор наиболее популярных инструментов: Hive, Pig, HBase, Sqoop, и Flume.

Hive

Hive представляет

собой систему хранения и обработки данных, которая предоставляет интерфейс SQL-подобного языка для взаимодействия с данными, хранящимися в HDFS. Она создана для того, чтобы упростить работу с данными для пользователей, которые привыкли работать с реляционными базами данных. Hive позволяет выполнять запросы на языке HiveQL (HQL), который является расширением SQL.

Hive преобразует запросы HQL в MapReduce задания, которые затем выполняются на кластере Hadoop. Это делает Hive особенно удобным для аналитиков данных и разработчиков, которые могут использовать знакомые SQL-подобные конструкции для обработки больших объемов данных без необходимости вручную писать MapReduce коды. Hive также поддерживает пользовательские функции (UDFs), которые позволяют добавлять собственные функции для обработки данных.

Пример использования Hive

1. Подготовка данных

Предположим, у нас есть лог-файлы веб-сервера, которые мы хотим анализировать. Эти файлы хранятся в HDFS в виде текстовых файлов. Для начала создадим таблицу в Hive, которая будет представлять эти данные.

```sql

CREATE EXTERNAL TABLE web_logs (

ip STRING,

timestamp STRING,

request STRING,

status INT,

size INT

)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\t'

STORED AS TEXTFILE

LOCATION '/user/hadoop/web_logs';

```

Пояснение:

– `CREATE EXTERNAL TABLE` создает таблицу в Hive, но не создает физические файлы в HDFS – данные остаются в указанном расположении.

– `ROW FORMAT DELIMITED` указывает, что строки разделены определенным символом.

– `FIELDS TERMINATED BY '\t'` указывает, что поля в данных разделены табуляцией.

– `STORED AS TEXTFILE` указывает формат хранения данных (текстовый

файл).

– `LOCATION '/user/hadoop/web_logs'` указывает на директорию в HDFS, где хранятся данные.

2. Выполнение запросов

Теперь, когда таблица создана, мы можем выполнять запросы для анализа данных. Например, чтобы получить количество запросов по статусам HTTP:

```sql

SELECT status, COUNT(*) AS count

FROM web_logs

GROUP BY status;

```

Пояснение:

– `SELECT status, COUNT(*) AS count` выбирает статус HTTP и количество запросов с этим статусом.

– `FROM web_logs` указывает на таблицу, с которой мы работаем.

– `GROUP BY status` группирует результаты по статусу HTTP, что позволяет подсчитать количество запросов для каждого статуса.

3. Использование пользовательских функций (UDF)

Если стандартных функций Hive недостаточно, можно использовать пользовательские функции. Например, предположим, что мы хотим подсчитать количество слов в запросе:

```java

// Java код для UDF

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

public class WordCountUDF extends UDF {

public int evaluate(Text text) {

if (text == null) return 0;

String[] words = text.toString.split("\\s+");

return words.length;

}

}

```

Пояснение:

Этот код определяет пользовательскую функцию `WordCountUDF`, которая подсчитывает количество слов в строке.

– Функция принимает текстовый параметр и возвращает количество слов.

После компиляции и развертывания UDF в Hive, можно использовать ее в запросах:

```sql

ADD JAR /path/to/udf.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION word_count AS 'com.example.WordCountUDF';

SELECT word_count(request) AS word_count

FROM web_logs;

```

Пояснение:

– `ADD JAR /path/to/udf.jar;` добавляет JAR-файл с вашей UDF в Hive.

– `CREATE TEMPORARY FUNCTION word_count AS 'com.example.WordCountUDF';` регистрирует вашу UDF в Hive.

Конец ознакомительного фрагмента.

Поделиться:
Популярные книги

Изгой Проклятого Клана. Том 2

Пламенев Владимир
2. Изгой
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Изгой Проклятого Клана. Том 2

Кровь на эполетах

Дроздов Анатолий Федорович
3. Штуцер и тесак
Фантастика:
альтернативная история
7.60
рейтинг книги
Кровь на эполетах

Корсар

Русич Антон
Вселенная EVE Online
Фантастика:
боевая фантастика
космическая фантастика
6.29
рейтинг книги
Корсар

С Д. Том 16

Клеванский Кирилл Сергеевич
16. Сердце дракона
Фантастика:
боевая фантастика
6.94
рейтинг книги
С Д. Том 16

Я еще не барон

Дрейк Сириус
1. Дорогой барон!
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я еще не барон

Морской волк. 1-я Трилогия

Савин Владислав
1. Морской волк
Фантастика:
альтернативная история
8.71
рейтинг книги
Морской волк. 1-я Трилогия

Назад в ссср 6

Дамиров Рафаэль
6. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.00
рейтинг книги
Назад в ссср 6

Третье правило дворянина

Герда Александр
3. Истинный дворянин
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Третье правило дворянина

Сонный лекарь 4

Голд Джон
4. Не вывожу
Фантастика:
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Сонный лекарь 4

Диверсант

Вайс Александр
2. Фронтир
Фантастика:
боевая фантастика
космическая фантастика
5.00
рейтинг книги
Диверсант

Черный маг императора 2

Герда Александр
2. Черный маг императора
Фантастика:
юмористическая фантастика
попаданцы
аниме
6.00
рейтинг книги
Черный маг императора 2

Дочь моего друга

Тоцка Тала
2. Айдаровы
Любовные романы:
современные любовные романы
эро литература
5.00
рейтинг книги
Дочь моего друга

Кодекс Крови. Книга VIII

Борзых М.
8. РОС: Кодекс Крови
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Кодекс Крови. Книга VIII

Инженер Петра Великого

Гросов Виктор
1. Инженер Петра Великого
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Инженер Петра Великого