使用presto+airpal+hive打造即席查询工具

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=50GBquery.max-memory-per-node=1GBdiscovery-server.enabled=truediscovery.uri=http://host:8080

workers:

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

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=productionnode.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffffnode.data-dir=/var/presto/data

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 %p

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.xml

mysql：

connector.name=mysqlconnection-url=jdbc:mysql://host:3306connection-user=zhanghaoconnection-password=mima

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          -------------------------test1test2...test20(20 rows)Query 20160805_115300_00021_nk48v, FINISHED, 2 nodesSplits: 2 total, 2 done (100.00%)0:00 [20 rows, 238B] [99 rows/s, 1.15KB/s]

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 nodesSplits: 2 total, 2 done (100.00%)0:00 [13 rows, 798B] [32 rows/s, 1.96KB/s]

查看mysql表中的数据。

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

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.csv

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：

• 需要指定catalog。
• 不同库之间做join的时候需要主要字段类型，比如userid，在hive中可能是String，在mysql可能是int，这时候需要使用cast转一下格式，然后再做等于的比较。

4.管理界面

默认的管理界面的端口是8080。看着很炫酷。

5.airpal

在airpal上提交query倒是也挺方便，但是有不少bug，目测更新的比较慢，跟不上presto的更新速度。用过就知道了…..

来源：
http://blog.csdn.net/zhaodedong/article/details/52132318

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2016-08-05 20:17:00 hzct