数仓实战|两步搞定Hive数据加载到Greenplum

数据中台研习社 2021-09-20

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如果说Hive是离线数仓的代表，那么Greenplum就是MPP数据库的代表。在离线数仓的年代，以Hive为核心的数据仓库席卷数据仓库市场，几乎成为了离线数仓的代名词。但是Hive的查询能力非常弱，通常需要其它计算引擎辅助才能完成OLAP查询。

具体来说，Hive数据仓库的查询引擎主要有以下几种选择：

Ø Spark支持sql查询，需要启动Thrift Server，不稳定，查询速度一般几秒到几分钟。

Ø Impala是CDH公司推出的产品，一般用在CDH平台中，MPP架构，查询比Spark快，但是是C++开发的，非CDH平台安装比较困难；

Ø Presto和Hive一样也是Facebook开源的，但是语法居然不兼容Hive。查询速度也比较快，是基于MPP架构。

Ø Kylin是国人开源的MOLAP软件，基于Spark引擎对Hive数据做预计算保存在Hbase或者其他存储中，查询速度非常快并且稳定，一般在10s以下。但是模型构建复杂，使用和运维都不太方便。

Ø Clickhouse是目前最火的OLAP查询软件，特点是快，集成了各大数据库的精华引擎；独立于Hadoop平台以外，需要把Hive数据同步迁移过去；有限的SQL支持，几乎不支持join。

Ø Greenplum是MPP架构数据库的代表，支持行存储和列存储，支持非常完善的SQL语法，开发和使用与传统数据库几乎一致，查询速度通常在1s到10s之间。

详细的对比分析可以查看笔者之前的文章《大数据≠hadoop，数据中台选型你应该看到这些分布式数据库》。当时由于认知水平有限，未将Doris纳入比较。

根据我的经验，最大的常用业务查询表数据量在亿级以下，建议直接使用Greenplum数据库作为数据仓库或者数据中台，完全无需搭建Hive数据仓库。在数据量超过亿级的时候，Hive on Spark将实现更好的批处理，降低硬件成本，但是这个时候，Greenplum将成为数据应用层（ADS）的可选数据库之一（其他选项包括Kylin、Clickhouse、Doirs、Hana等）。

在Greenplum作为ADS存储的情况下，我们需要批量导入ADS层数据到Greenplum，这个时候GPLoad将发挥巨大的作用。

GPLoad是Greenplum数据库提供的用来进行并行数据装载的工具。GPLoad的实现原理是Greenplum数据库使用可读外部表和并行文件服务gpfdist装载数据的一个命令集合，允许通过使用配置文件的方式设置数据格式、文件位置等参数来创建外部表。GPLoad命令通过按照YAML格式定义的装载说明配置文件，然后执行insert、update、merger操作，将数据装载到目标数据库表中。

GPLoad的控制文件采用YAML1.1文档格式编写，因此它必须得是有效的YAML格式。YAML配置文件格式要求如下：

VERSION: 1.0.0.1
DATABASE: ops
USER: gpadmin
HOST: mdw-1
PORT: 5432
GPLOAD:
   INPUT:
    - SOURCE:
         LOCAL_HOSTNAME:
           - etl1-1
           - etl1-2
           - etl1-3
           - etl1-4
         PORT: 8081
         FILE: 
           - /var/load/data/*
    - COLUMNS:
           - name: text
           - amount: float4
           - category: text
           - descr: text
           - date: date
    - FORMAT: text
    - DELIMITER: '|'
    - ERROR_LIMIT: 25
    - LOG_ERRORS: True
   OUTPUT:
    - TABLE: payables.expenses
    - MODE: INSERT
   SQL:
   - BEFORE: "INSERT INTO audit VALUES('start', current_timestamp)"
   - AFTER: "INSERT INTO audit VALUES('end', current_timestamp)"

接下来，我们将通过一个模板脚本和shell程序实现HDFS数据的批量导入Greenplum。这个脚本是我2020年上半年实现的，至今仍然稳定运行在生产环境中。

首先，我们定义一个模板的yml文件gpload_cfg_template.yml，内容如下：

VERSION: 1.0.0.1
DATABASE: xx
USER: xx
HOST: 192.168.5.30
PORT: 5432
GPLOAD:
  INPUT:
    - SOURCE:
         LOCAL_HOSTNAME:
                - 192.168.5.10
         PORT: 12000
         PORT_RANGE: [12000,13000]
         FILE: 
           - /data/hdsp/infra/ETL_HOME/shell/tempdata/{dbname}.{table}/*
    - FORMAT: text
    - HEADER: false
    - DELIMITER: '\001'
    - NULL_AS: '\N'
  OUTPUT:
    - TABLE: {dbname}.{table}
    - MODE: INSERT
  PRELOAD:
    - TRUNCATE: true
  SQL:

其次，我们创建一个shell脚本hive2gp_gpload.sh，实现以下功能：

复制yaml模板，并根据shell脚本参数替换数据库表和表名；
从HDFS上线下载文件到本地，要求数据文件必须是TEXT格式；
运行gpload命令，加载数据到Greenplum数据库；
删除本地文件。
shell代码如下：

#!/bin/bash
# 使用方式
# eg: ./gpload2hive.sh dw dw_ret_sales_detail_text
# 免密登录配置:  ~.pgpass
if [ ! -n "$2" ]; then
    echo "Invalid arguments. Usage: sh hive2gp_gpload.sh dbname tablename"
    exit -1
else
    dbname=$1;
  tablename=$2;
fi
source ~/.bash_profile;
shellpath=/data/hdsp/infra/ETL_HOME/shell
yml_file=${shellpath}/gpload_yml/${dbname}.${tablename}.yml


if [ ! -f ${yml_file} ]; then
   cp $shellpath/gpload_yml/gpload_cfg_template.yml ${yml_file}
   sed -i "s/{table}/$tablename/g" $yml_file;
   sed -i "s/{dbname}/$dbname/g" $yml_file;
fi


#删除上一次抽取的文件
rm -rf $shellpath/tempdata/${dbname}.${tablename}
echo "[${dbname}.${tablename}]:start to get hdfs file!"
#从hdfs上获取文件
hdfs dfs -get hdfs://hdp01/data/apps/hive/warehouse/cabbeen_dw.db/$tablename $shellpath/tempdata/${dbname}.${tablename}
echo "[${dbname}.${tablename}]:get hdfs file sucess! start to load！"
#load数据到GP
/data/greenplum6/greenplum-db/bin/gpload -f $yml_file -U zz-l $shellpath/gpload_log/${dbname}_${tablename}_$(date +"%Y-%m-%d-%H-%M-%S").log
echo "[${dbname}.${tablename}]:load success!"
#删除本次抽取的文件，节省空间
rm -rf $shellpath/tempdata/${dbname}.${tablename}

调用脚本的方式如下：

  sh  hive2gp_gpload.sh  dbname   tablename

使用这种方式有以下前提：

1. hive表数据为text格式,分隔符为默认分隔符\u0001

2. gpload需安装，也可以直接复制Greenplum安装包并配置环境变量

3. 数据库用户需要有权限创建表

4. gp和hive schame和table映射关系相同，字段顺序也要保持一致。

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