Apache Airflow (十一) ：HiveOperator及调度HQL

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目录

1. HiveOperator配置

2. HiveOperator调度HQL案例

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1. HiveOperator配置

可以通过HiveOperator直接操作Hive SQL ，HiveOperator的参数如下：

hql(str):需要执行的Hive SQL。
 
hive_cli_conn_id(str):连接Hive的conn_id，在airflow webui connection中配置的。

想要在airflow中使用HiveOperator调用Hive任务，首先需要安装以下依赖并配置Hive Metastore：

#切换Python37环境
 
[root@node4 ~]# conda activate python37
 
 
 
#安装hive provider package
 
(python37) [root@node4 ~]# pip install apache-airflow-providers-apache-hive==2.0.2
 
 
 
#启动airflow
 
(python37) [root@node4 ~]# airflow webserver --port 8080
 
(python37) [root@node4 ~]# airflow scheduler

登录Airflow webui并设置Hive Metastore，登录后找到”Admin”->”Connections”，点击“+”新增配置：

2. HiveOperator调度HQL案例

1） 启动Hive，准备表

启动HDFS、Hive Metastore，在Hive中创建以下三张表：

create table person_info(id int,name string,age int) row format delimited fields terminated by '\t';
 
 
 
create table score_info(id int,name string,score int) row format delimited fields terminated by '\t';

向表 person_info加载如下数据：

1 zs 18
 
2 ls 19
 
3 ww 20

向表score_info加载如下数据：

1 zs 100
 
2 ls 200
 
3 ww 300

2) 在node4节点配置Hive 客户端

由于Airflow 使用HiveOperator时需要在Airflow安装节点上有Hive客户端，所以需要在node4节点上配置Hive客户端。

将Hive安装包上传至node4 “/software”下解压，并配置Hive环境变量

#在/etc/profile文件最后配置Hive环境变量
 
export HIVE_HOME=/software/hive-1.2.1
 
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
 
 
 
#使环境变量生效
 
source /etc/profile

修改HIVE_HOME/conf/hive-site.xml ，写入如下内容：

<configuration>
 
 <property>
 
  <name>hive.metastore.warehouse.dirname>
 
  <value>/user/hive/warehousevalue>
 
 property>
 
 <property>
 
  <name>hive.metastore.localname>
 
  <value>falsevalue>
 
 property>
 
 <property>
 
  <name>hive.metastore.urisname>
 
  <value>thrift://node1:9083value>
 
 property>
 
configuration>

3） 编写DAG python配置文件

注意在本地开发工具编写python配置时，需要用到HiveOperator，需要在本地对应的python环境中安装对应的provider package。

C:\Users\wubai>d:
 
D:\>cd d:\ProgramData\Anaconda3\envs\python37\Scripts
 
d:\ProgramData\Anaconda3\envs\python37\Scripts>pip install apache-airflow-providers-apache-hive==2.0.2
 
注意：这里本地安装也有可能缺少对应的C++环境，我们也可以不安装，直接跳过也可以。

Python配置文件:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
 
default_args = {
    'owner':'wangwu',
    'start_date':datetime(2021, 9, 23),
    'retries': 1,  # 失败重试次数
    'retry_delay': timedelta(minutes=5) # 失败重试间隔
}
 
dag = DAG(
    dag_id = 'execute_hive_sql',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(minutes=1)
)
 
first=HiveOperator(
    task_id='person_info',
    hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
    hql='select id,name,age from person_info',
    dag = dag
)
 
second=HiveOperator(
    task_id='score_info',
    hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
    hql='select id,name,score from score_info',
    dag=dag
)
 
third=HiveOperator(
    task_id='join_info',
    hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore",
    hql='select a.id,a.name,a.age,b.score from person_info a join score_info b on a.id = b.id',
    dag=dag
)
 
first >> second >>third

4) 调度python配置脚本

将以上配置好的python文件上传至node4节点$AIRFLOW_HOME/dags下，重启Airflow websever与scheduler，登录webui，开启调度：

调度结果如下：

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