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使用presto+airpal+hive打造即席查询工具

zhaodedong　　CSDN博客　　Hadoop　　编辑:晟睿　　图片来源:网络

公司是Impala的深度用户，我主要负责Impala的各方面的工作，最近因为一些特殊原因需要对现有的体系进行一些调整，需要做出来即席查询的组件，在Sparksql、impala、dril、impala之间做了一些调研

0X01 前言

即席查询怎么做、怎么选型!这次用的是presto来做尝试。

缘起

公司是Impala的深度用户,我主要负责Impala的各方面的工作,最近因为一些特殊原因需要对现有的体系进行一些调整,需要做出来即席查询的组件,在Spark sql、impala、dril、impala之间做了一些调研后,暂时决定使用presto来做一些尝试。

原因有下面几个:

没有和cdh绑定那么深,用起来比较简单。
可以同时连mysql、hive等数据源,并且可以做join,这样就不用为了一些临时的需求导数据了。
需要为小组引入一些新的组件。
个人因素:好玩。

0X02 安装环境

presto需要的jdk版本是1.8。

centos6.2(两台,一台coordinator,一台workers)
jdk1.8
presto-0.150(最新版,下载地址:presto-server-0.150.tar.gz)
airpal(最新版)

0X03 安装记录

1.基本配置文件

etc/config.properties: presto的基本配置文件,分两种角色,coordinator和workers。两种角色的配置不同,其中coordinator有点类似master节点,workers类似于slave节点。

注意:discovery.uri需要配置成coordinator的host。

coordinator:

coordinator=truenode-scheduler.include-coordinator=falsehttp-server.http.port=8080query.max-memory=50GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://host:80801234567812345678

workers:

coordinator=falsehttp-server.http.port=8080query.max-memory=50GB
query.max-memory-per-node=1GB
discovery.uri=http://host:80801234512345

etc/node.properties:

注意:

node.environment集群中的所有节点,该配置项要一致。
node.id每台机器的id都应该不一样。

node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffffnode.data-dir=/var/presto/data123123

etc/jvm.config: JVM的配置项。

-server-Xmx16G-XX:+UseG1GC-XX:G1HeapRegionSize=32M-XX:+UseGCOverheadLimit-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p1234567812345678

2.设置connector

presto可以设置不同的connector,用以连接不同的数据源。我配置了两种:Hive和MySQL。

需要新建一个目录etc/catalog,然后每种数据源一个配置文件。

hive:

文件名hive.properties。

注意:

connector.name:我用的是cdh5,因此选择该连接器。
hive.metastore.uri:hive元数据节点
hive.config.resources:如果presto安装在集群外的节点,需要copy一下集群中的配置文件,并指定目录。

connector.name=hive-cdh5hive.metastore.uri=thrift://host:9083hive.config.resources=/data/presto/etc/cluster/core-site.xml,/data/presto/etc/cluster/hdfs-site.xml123123

mysql:

connector.name=mysql
connection-url=jdbc:mysql://host:3306connection-user=zhanghao
connection-password=mima12341234

3.设置启动脚本

需要下载一个jar包,然后重命名为presto,并赋予执行权限。以后可以用它来连接即可。

presto-cli-0.151-executable.jar

4.启动

直接启动使用bin/presto即可。

也可以设置连接的catalog和schema。比如:./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default

5.安装airpal

airpal的安装不难,按照官网的安装即可。

官网地址

0X04 使用

1.基本查询测试

查看hive中的库。

presto> show schemas from hive;         Schema          
-------------------------test1
test2...test20
(20 rows)
Query 20160805_115300_00021_nk48v, FINISHED, 2 nodes
Splits: 2 total, 2 done (100.00%)
0:00 [20 rows, 238B] [99 rows/s, 1.15KB/s]1234567891011121312345678910111213

查看表信息。

presto> desc hive.trace.apptalk;
   Column   |  Type   |    Comment    
------------+---------+---------------
 content    | varchar |               
 id         | varchar |   
 ...        |   ...   |     
 k          | varchar | Partition Key 
(13 rows)
Query 20160805_115429_00022_nk48v, FINISHED, 2 nodes
Splits: 2 total, 2 done (100.00%)0:00 [13 rows, 798B] [32 rows/s, 1.96KB/s]123456789101112123456789101112

查看mysql表中的数据。

presto> select * from mysql.test.test limit 10; id | name | *** | *** | *** | *** | ***
----+------------------+-------------------------------------+----------------------------------+-------------------------+--------+-------------------------(10 rows)123456123456

2.导出数据

presto可以指定导出数据的格式,但是不能直接指定导出数据的文件地址,需要用Linux的命令支持。

下面是一个带有header的csv数据导出。

bin/presto --execute "sql statement" --output-format CSV_HEADER > test1.csv11

3.跨源join

查询mysql和hive的数据,并做join。

这里不再写出sql了。

注意: