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SpringBoot连接Hive实现自助取数

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Hive系列文章

  1. Hive表的基本操作
  2. Hive中的集合数据类型
  3. Hive动态分区详解
  4. hive中orc格式表的数据导入
  5. Java通过jdbc连接hive
  6. 通过HiveServer2访问Hive
  7. SpringBoot连接Hive实现自助取数
  8. hive关联hbase表
  9. Hive udf 使用方法
  10. Hive基于UDF进行文本分词
  11. Hive窗口函数row number的用法
  12. 数据仓库之拉链表

公司运营免不了让我们数据做一些临时取数,这些取数有时候是重复的,或者可以做成可配置的。需要开发成界面,供他们选择,自然想到SpringBoot连接Hive,可以把取数做成一键生成,或者让他们自己写sql,通常大多人是不会sql的。

1. 需要的依赖配置

为了节省篇幅,这里给出hiveserver2方式连接hive主要的maven依赖,父工程springboot依赖省略。

<!-- 版本信息 -->
<properties>
    <hadoop.version>2.6.5</hadoop.version>
    <mybatis.version>3.2.7</mybatis.version>
    <scopeType>compile</scopeType>
</properties>
<dependency>
    <groupId>org.mybatis</groupId>
    <artifactId>mybatis</artifactId>
    <version>${mybatis.version}</version>
</dependency>

<!-- hadoop依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>${hadoop.version}</version>
    <scope>${scopeType}</scope>
</dependency>

<!-- hive-jdbc -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-jdbc -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-core</artifactId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
    <version>1.2.1</version>
    <scope>${scopeType}</scope>
</dependency>

<!-- 解析html -->
<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.8.3</version>
</dependency>

application-test.yml配置数据库连接,这里用的是druid连接池管理hiveserver2连接,也是没有问题的。

# Spring配置
spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    druid:
      # 多数据源**省略若干***
      # hive数据源
      slave3:
        # 从数据源开关/默认关闭
        enabled: true
        driverClassName: org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
        url: jdbc:hive2://cdh:10000/default
        username: bigdata
        password: bigdata

2. 代码实现

代码实现跟其它程序一样,都是mapperservicecontroller层,套路一模一样。一共设置了实时和离线两个yarn资源队列,由于其它部门人使用可能存在队列压力过大的情况,需要对数据量按照每次查询的数据范围不超过60天来限制,和此时集群使用资源不能大于55%,这里重点说明一下controller层对数据量的预防。

实体类UserModel

@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
@ToString
public class UserModel extends BaseEntity{

    private String userId;
    private Integer count;
}

2.1 集群资源使用率不大于55%

因为很多业务查询逻辑controller都要用到数据量防御过大的问题,这里使用了被Spring切面关联的注解来标识controller

定义切面YarnResourceAspect,并且关联注解@YarnResource

@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface YarnResource {

}

@Aspect
@Component
public class YarnResourceAspect {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(YarnResourceAspect.class);

    /**
     * 配置切入点
     */
    @Pointcut("@annotation(com.ruoyi.common.annotation.YarnResource)")
    public void yarnResourcdPointCut(){
    }

    /**
     * 检查yarn的资源是否可用
     */
    @Before("yarnResourcdPointCut()")
    public void before(){
        log.info("************************************检查yarn的资源是否可用*******************************");
        // yarn资源紧张
        if(!YarnClient.yarnResourceOk()){
            throw new InvalidStatusException();
        }
    }

}

获取yarn的资源使用数据:

@Slf4j
public class YarnClient {

    /**
     * yarn资源不能超过多少
     */
    private static final int YARN_RESOURCE = 55;

    /**
     *
     * @return true : 表示资源正常, false: 资源紧张
     */
    public static boolean yarnResourceOk() {
        try {
            URL url = new URL("http://master:8088/cluster/scheduler");
            HttpURLConnection conn = null;
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setRequestMethod("GET");
            conn.setUseCaches(false);
            // 请求超时5秒
            conn.setConnectTimeout(5000);
            // 设置HTTP头:
            conn.setRequestProperty("Accept", "*/*");
            conn.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36");
            // 连接并发送HTTP请求:
            conn.connect();

            // 判断HTTP响应是否200:
            if (conn.getResponseCode() != 200) {
                throw new RuntimeException("bad response");
            }
            // 获取所有响应Header:
            Map<String, List<String>> map = conn.getHeaderFields();
            for (String key : map.keySet()) {
                System.out.println(key + ": " + map.get(key));
            }
            // 获取响应内容:
            InputStream input = conn.getInputStream();
            byte[] datas = null;

            try {
                // 从输入流中读取数据
                datas = readInputStream(input);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            String result = new String(datas, "UTF-8");// 将二进制流转为String

            Document document = Jsoup.parse(result);

            Elements elements = document.getElementsByClass("qstats");

            String[] ratios = elements.text().split("used");

            return Double.valueOf(ratios[3].replace("%", "")) < YARN_RESOURCE;
        } catch (IOException e) {
            log.error("yarn资源获取失败");
        }

        return false;

    }

    private static byte[] readInputStream(InputStream inStream) throws Exception {
        ByteArrayOutputStream outStream = new ByteArrayOutputStream();
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int len = 0;
        while ((len = inStream.read(buffer)) != -1) {
            outStream.write(buffer, 0, len);
        }
        byte[] data = outStream.toByteArray();
        outStream.close();
        inStream.close();
        return data;
    }
}

controller上通过注解@YarnResource标识:

@Controller
@RequestMapping("/hero/hive")
public class HiveController {

    /**
     * html 文件地址前缀
     */
    private String prefix = "hero";

    @Autowired
    IUserService iUserService;

    @RequestMapping("")
    @RequiresPermissions("hero:hive:view")
    public String heroHive(){
        return prefix + "/hive";
    }

    @YarnResource
    @RequestMapping("/user")
    @RequiresPermissions("hero:hive:user")
    @ResponseBody
    public TableDataInfo user(UserModel userModel){
        DateCheckUtils.checkInputDate(userModel);

        PageInfo pageInfo = iUserService.queryUser(userModel);
        TableDataInfo tableDataInfo = new TableDataInfo();

        tableDataInfo.setTotal(pageInfo.getTotal());
        tableDataInfo.setRows(pageInfo.getList());

        return tableDataInfo;
    }
}

2.2 查询数据跨度不超过60天检查

这样每次请求进入controller的时候就会自动检查查询的日期是否超过60天了,防止载入数据过多,引发其它任务资源不够。

public class DateCheckUtils {

    /**
     * 对前台传入过来的日期进行判断,防止查询大量数据,造成集群负载过大
     * @param o
     */
    public static void checkInputDate(BaseEntity o){
        if("".equals(o.getParams().get("beginTime")) && "".equals(o.getParams().get("endTime"))){
            throw new InvalidTaskException();
        }

        String beginTime = "2019-01-01";
        String endTime = DateUtils.getDate();

        if(!"".equals(o.getParams().get("beginTime"))){
            beginTime = String.valueOf(o.getParams().get("beginTime"));
        }

        if(!"".equals(o.getParams().get("endTime"))){
            endTime = String.valueOf(o.getParams().get("endTime"));
        }

        // 查询数据时间跨度大于两个月
        if(DateUtils.getDayBetween(beginTime, endTime) > 60){
            throw new InvalidTaskException();
        }
    }
}

这里访问hive肯定需要切换数据源的,因为其它页面还有对mysql的数据访问,需要注意一下。

目前功能看起来很简单,没有用到什么高大上的东西,后面慢慢完善。

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