Запуск заданий Apache Hive

Статья создана

Обновлена 21 апреля 2025 г.

Работа с заданиями в CLI Yandex Cloud
Работа с заданиями в Hive CLI
- Перед началом работы
- Запуск задания с помощью Hive CLI

Hive — инструмент доступа к хранилищам данных в экосистеме Hadoop. Позволяет работать с данными в разных форматах и СУБД, используя SQL-подобный язык запросов. Преимущественно используется для работы с данными в HDFS, HBase, S3-совместимых хранилищах и реляционных СУБД.

Вы можете запускать задания Hive как с помощью CLI Yandex Cloud, так и непосредственно на сервере с помощью Hive CLI.

Примечание

Вы можете просматривать логи выполнения заданий и искать в них информацию с помощью сервиса Yandex Cloud Logging. Подробнее см. в разделе Работа с логами.

Работа с заданиями в CLI Yandex Cloud

Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex Cloud (CLI), установите и инициализируйте его.

Запуск заданий с помощью Yandex Cloud CLI происходит посредством агента Yandex Data Processing, установленного на хосте-мастере кластера. Параметры заданий передаются агенту через Yandex Data Processing API.

Исполняемый файл и его зависимости должны находиться в хранилище, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера Yandex Data Processing. У самого запускаемого приложения должен быть доступ к хранилищам, в которых хранятся исходный набор данных и результаты запуска.

SQL-запрос для Hive можно передать двумя способами:

в команде на запуск задачи;
в объекте Object Storage, который доступен на чтение сервисному аккаунту кластера Yandex Data Processing.

Результат выполнения запроса сохраняется в привязанный к кластеру бакет Yandex Object Storage вместе с сервисным выводом.

Перед началом работы

Создайте сервисный аккаунт с ролями dataproc.agent и dataproc.provisioner.
В Object Storage создайте бакеты и настройте доступ к ним:
1. Создайте бакет для исходных данных и предоставьте сервисному аккаунту кластера разрешение READ для этого бакета.
2. Создайте бакет для результатов обработки и предоставьте сервисному аккаунту кластера разрешение READ и WRITE для этого бакета.
Создайте кластер Yandex Data Processing со следующими настройками:
- Сервисы:
  - HDFS;
  - HIVE;
  - MAPREDUCE;
  - SPARK;
  - YARN.
- Сервисный аккаунт — выберите созданный ранее сервисный аккаунт.
- Имя бакета — выберите бакет для результатов обработки.
- Публичный доступ — включите опцию для доступа к хостам всех подкластеров.

Передача SQL-запроса в команде на запуск задачи

Создайте внешнюю таблицу (external table) для данных примера в формате Parquet. Таблица будет содержать список перелетов между городами США в 2018-м году. Выполните следующий запрос с помощью CLI Yandex Cloud:

yc dataproc job create-hive \
   --cluster-id=<идентификатор_кластера> \
   --name=task-one \
   --query-list="CREATE EXTERNAL TABLE flights (
     Year bigint,
     Month bigint,
     FlightDate string,
     Flight_Number_Reporting_Airline bigint,
     OriginAirportID bigint,
     DestAirportID bigint)
     STORED AS PARQUET LOCATION 's3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01';"

Пример ответа на запрос

done (14s)
id: c9qloj5crovu********
cluster_id: c9qkjos5sa3d********
created_at: "2024-12-04T03:51:03.285819Z"
started_at: "2024-12-04T03:51:15.884426Z"
finished_at: "2024-12-04T03:51:15.884426Z"
name: task-one
created_by: ajefhe0o8uas********
status: DONE
hive_job:
  query_list:
    queries:
      - CREATE EXTERNAL TABLE flights (Year bigint, Month bigint, FlightDate string, Flight_Number_Reporting_Airline bigint, OriginAirportID bigint, DestAirportID bigint) STORED AS PARQUET LOCATION 's3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01';
application_info: {}

Проверьте, что таблица успешно создалась. Для этого запросите количество перелетов по месяцам:

yc dataproc job create-hive \
   --cluster-id=<идентификатор_кластера> \
   --name=task-two \
   --query-list="SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;"

Пример ответа на запрос

done (34s)
id: c9quejacclo3********
cluster_id: c9qkjos5sa3d********
created_at: "2024-12-04T05:15:38.436203Z"
started_at: "2024-12-04T05:16:11.608422Z"
finished_at: "2024-12-04T05:16:11.608422Z"
name: task-two
created_by: ajefhe0o8uas********
status: DONE
hive_job:
  query_list:
    queries:
      - SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;
application_info: {}

В бакете для результатов обработки перейдите в папку:
```
dataproc/clusters/<идентификатор_кластера>/jobs/<идентификатор_задания_Hive>
```
Идентификатор задания указан в выводе команды запуска задания YC CLI и в ответе API на запуск задания.

Скачайте файл driveroutput.000000000, который содержит ответ на запрос.

Пример ответа на запрос

Init job c9quejacclo3******** at Wed Dec  4 05:15:40 UTC 2024
...
Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;;
+--------+---------+
| month  |   _c1   |
+--------+---------+
| 1      | 570118  |
| 2      | 520731  |
| 3      | 611987  |
| 4      | 596046  |
| 5      | 616529  |
| 6      | 626193  |
| 7      | 645299  |
| 8      | 644673  |
| 9      | 585749  |
| 10     | 616101  |
| 11     | 586178  |
| 12     | 593842  |
+--------+---------+
12 rows selected (27.532 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>
0: jdbc:hive2://localhost:10000> Closing: 0: jdbc:hive2://localhost:10000

Если при выполнении запроса возникнут ошибки, информация о них также сохранится в файле driveroutput.000000000.

Передача SQL-запроса в объекте Object Storage

Создайте файл create-table.sql и поместите в него SQL-запрос для создания внешней таблицы (external table) для данных примера в формате Parquet. Таблица будет содержать список перелетов между городами США в 2018-м году. SQL-запрос будет выглядеть так:
```
CREATE EXTERNAL TABLE flights (
    Year bigint,
    Month bigint,
    FlightDate string,
    Flight_Number_Reporting_Airline bigint,
    OriginAirportID bigint,
    DestAirportID bigint)
    STORED AS PARQUET LOCATION 's3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01';
```
Загрузите файл create-table.sql в бакет для исходных данных.

Выполните команду:

yc dataproc job create-hive \
  --cluster-id=<идентификатор_кластера> \
  --name=task-one \
  --query-file-uri="s3a://<имя_бакета_для_исходных_данных>/create-table.sql"

Пример ответа на запрос

done (8s)
id: c9qhpt6334qs********
cluster_id: c9qkjos5sa3d********
created_at: "2024-12-04T04:21:20.062704Z"
started_at: "2024-12-04T04:21:27.702644Z"
finished_at: "2024-12-04T04:21:27.702644Z"
name: task-one
created_by: ajefhe0o8uas********
status: DONE
hive_job:
  query_file_uri: s3a://<имя_бакета_для_исходных_данных>/create-table.sql
application_info: {}

Создайте файл get-data.sql и поместите в него SQL-запрос на количество перелетов по месяцам:
```
SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;
```
Загрузите файл get-data.sql в бакет для исходных данных.

Выполните команду:

yc dataproc job create-hive \
  --cluster-id=<идентификатор_кластера> \
  --name=task-two \
  --query-file-uri="s3a://<имя_бакета_для_исходных_данных>/get-data.sql"

Пример ответа на запрос

done (37s)
id: c9q2srq817cu********
cluster_id: c9qkjos5sa3d********
created_at: "2024-12-04T04:24:58.480468Z"
started_at: "2024-12-04T04:25:34.613549Z"
finished_at: "2024-12-04T04:25:34.613549Z"
name: task-two
created_by: ajefhe0o8uas********
status: DONE
hive_job:
  query_file_uri: s3a://<имя_бакета_для_исходных_данных>/get-data.sql
application_info: {}

В бакете для результатов обработки перейдите в папку:
```
dataproc/clusters/<идентификатор_кластера>/jobs/<идентификатор_задания_Hive>
```
Идентификатор задания указан в выводе команды запуска задания YC CLI и в ответе API на запуск задания.

Скачайте файл driveroutput.000000000, который содержит ответ на запрос.

Пример ответа на запрос

Init job c9q2gha5hocg******** at Wed Dec  4 06:56:45 UTC 2024
...
Connecting to jdbc:hive2://localhost:10000
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)
Driver: Hive JDBC (version 3.1.2)
Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;
+--------+---------+
| month  |   _c1   |
+--------+---------+
| 1      | 570118  |
| 2      | 520731  |
| 3      | 611987  |
| 4      | 596046  |
| 5      | 616529  |
| 6      | 626193  |
| 7      | 645299  |
| 8      | 644673  |
| 9      | 585749  |
| 10     | 616101  |
| 11     | 586178  |
| 12     | 593842  |
+--------+---------+
12 rows selected (28.801 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> Closing: 0: jdbc:hive2://localhost:10000

Если при выполнении запроса возникнут ошибки, информация о них также сохранится в файле driveroutput.000000000.

Работа с заданиями в Hive CLI

Перед началом работы

Создайте сервисный аккаунт с ролями dataproc.agent и dataproc.provisioner.
Создайте кластер Yandex Data Processing со следующими настройками:
- Сервисы:
  - HDFS;
  - HIVE;
  - SPARK;
  - YARN.
- Сервисный аккаунт — выберите созданный ранее сервисный аккаунт.
- Публичный доступ — включите опцию для доступа к хостам всех подкластеров.

Запуск задания с помощью Hive CLI

Подключитесь к хосту-мастеру по SSH и выполните команду hive.
Проверьте работоспособность Hive — выполните команду select 1;. Корректный результат выглядит так:
```
OK
1
Time taken: 0.077 seconds, Fetched: 1 row(s)
```
Создайте внешнюю таблицу (external table) для данных примера в формате Parquet. Таблица будет содержать список перелетов между городами США в 2018-м году. Выполните следующий запрос с помощью Hive CLI:
```
CREATE EXTERNAL TABLE flights (
    Year bigint,
    Month bigint,
    FlightDate string,
    Flight_Number_Reporting_Airline bigint,
    OriginAirportID bigint,
    DestAirportID bigint)
    STORED AS PARQUET LOCATION 's3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01';
```
Проверьте список таблиц:
```
show tables;
```
Список таблиц должен выглядеть так:
```
OK
flights
Time taken: 0.043 seconds, Fetched: 1 row(s)
```

Запросите количество перелетов по месяцам:

SELECT Month, COUNT(*) FROM flights GROUP BY Month;

Пример ответа на запрос

Query ID = root_20200119195338_28049b67-4de9-4568-a4c4-3bbe********
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_157925157****_****)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      6          6        0        0       0       0
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 02/02  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 11.52 s
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
1       570118
2       520731
3       611987
4       596046
5       616529
6       626193
7       645299
8       644673
9       585749
10      616101
11      586178
12      593842
Time taken: 12.137 seconds, Fetched: 12 row(s)

Запуск заданий Apache Hive

Работа с заданиями в CLI Yandex CloudРабота с заданиями в CLI Yandex Cloud

Перед началом работыПеред началом работы

Передача SQL-запроса в команде на запуск задачиПередача SQL-запроса в команде на запуск задачи

Передача SQL-запроса в объекте Object StorageПередача SQL-запроса в объекте Object Storage

Работа с заданиями в Hive CLIРабота с заданиями в Hive CLI

Перед началом работыПеред началом работы

Запуск задания с помощью Hive CLIЗапуск задания с помощью Hive CLI

Была ли статья полезна?

Работа с заданиями в CLI Yandex Cloud

Перед началом работы

Передача SQL-запроса в команде на запуск задачи

Передача SQL-запроса в объекте Object Storage

Работа с заданиями в Hive CLI

Перед началом работы

Запуск задания с помощью Hive CLI