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 182 ls 193 ww 20

向表score_info加载如下数据：

1 zs 1002 ls 2003 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-1.2.1export 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.dir</name><value>/user/hive/warehouse</value></property><property><name>hive.metastore.local</name><value>false</value></property><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node1:9083</value></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\Scriptsd:\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 HiveOperatordefault_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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