离线同步任务支持Hive数据源，支持该数据源的抽取（Reader）和导入（Writer），当前支持的版本为：EasyData hive 2.1 - hadoop 2.9.2、神策Hadoop2.6.0 - CDH5.12.1（只支持Reader）、星环TDH5.2.2（只支持Reader）、Sensors Data-Impala 3.2.18.6（只支持Reader）、1.1.0-CDH5.14.0（只支持Reader）。

当前平台支持Hive2Hive跨集群传输场景，即当用户存在物理隔离、网络互通的数开生产集群和数开测试集群时，可通过Hive2Hive功能实现跨集群的Hive数据传输。在使用过程中，需要注意如下情况：

  • Hive作为数据来源端时，支持选择本项目集群下的Hive数据源、版本为神策Hadoop2.6.0 - CDH5.12.1、星环TDH5.2.2、Sensors Data-Impala 3.2.18.6、1.1.0-CDH5.14.0的Hive数据源。
  • Hive作为数据去向端时，支持版本项目集群下的Hive数据源、版本为EasyData hive 2.1 - hadoop 2.9.2的Hive数据源。
说明：当前支持Hive2Hive的spark版本为2.3.2。当数据来源选择的Hive数据源为Sensors Data-Impala 3.2.18.6时，读取方式支持基于Impala JDBC读取Hive数据。

使用前提

在使用之前需要在项目中心（新）完成Hive数据源的登记并测试通过。
Hive各版本配置的内容稍有不同，下面分开介绍。
EasyData hive 2.1 - hadoop 2.9.2版本Hive数据源登记过程中，需要填写如下信息：

  • 数据源名称：Hive数据源的名称
  • 数据源标识：仅允许包含英文小写、数字、下划线，只允许英文小写开头，最大长度为64个字符。平台内唯一，保存数据源后数据标识不可修改
  • 归属项目：由于元数据中心是项目组级别，因此此处支持选择项目组下的项目，默认为当前项目名称
  • 负责人：默认为当前创建人员
  • 管理员：同负责人，有该数据源的管理权限，包括编辑、设置“源系统账号映射”。可在安全中心为自己或其他人设置该数据源的使用权限
  • 版本：此处选择EasyData hive 2.1 - hadoop 2.9.2
  • 连接方式：基于HiveMetaStore连接数据
  • 数据源连接：根据jdbc:hive2://host:port/database 格式进行填写
  • 认证方式：支持用户密码认证、Simple认证和Kerberos认证三种认证方式
    • 选择用户密码认证则需要填写用户名和密码：
      • 用户名：填写访问数据源的用户名
      • 密码：填写用户名所对应的密码
    • 选择Simple认证则只需要填写用户名：
      • 用户名：选填，填写访问数据源的用户名
    • 选择Kerberos认证则需要上传keytab、krb5.conf文件以及填写Principal：
      • keytab：上传.keytab文件
      • krb5.conf：上传.conf文件
      • Principal：填写Kerberos主体

  • 扩展参数：Hive扩展参数配置，比如namenode的principal、配置高可用参数等，根据实际情况进行配置，示例如下： 

    {"fs.defaultFS":"hdfs://bdms-test","hadoop.security.authentication":"kerberos","hadoop.security.authorization":true,"dfs.nameservices":"bdms-test","dfs.namenode.rpc-address.bdms-test.nn1":"hzadg-bdms-3.server.163.org:8020","dfs.namenode.rpc-address.bdms-test.nn2":"hzadg-bdms-4.server.163.org:8020","dfs.namenode.rpc-address.bdms-test.nn3":"hzadg-bdms-5.server.163.org:8020","dfs.namenode.rpc-address.bdms-test.nn4":"hzadg-bdms-6.server.163.org:8020","dfs.ha.namenodes.bdms-test":"nn1,nn2,nn3,nn4","dfs.namenode.kerberos.principal":"nn/_HOST@BDMS.163.COM","dfs.client.failover.proxy.provider.bdms-test":"org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"}

  • metastoreUris：根据thrift://ip1:port1,thrift://ip2:port2 格式进行填写

  • defaultFS：根据hdfs://ip:port 格式进行填写
  • metastoreDB连接：根据jdbc:mysql://ServerIP:Port/Database 格式进行填写
  • DB连接用户名：存储Hive metastore的数据库用户名，当前默认该数据库类型为MySQL，此处为连接MySQL的用户名
  • DB连接密码：连接MySQL的用户名所对应的密码
  • 自定义属性：支持添加数据源的其它配置

神策Hadoop2.6.0 - CDH5.12.1、星环TDH5.2.2、1.1.0-CDH5.14.0版本Hive数据源登记过程中，需要填写如下信息：

  • 数据源名称：Hive数据源的名称
  • 数据源标识：仅允许包含英文小写、数字、下划线，只允许英文小写开头，最大长度为64个字符。平台内唯一，保存数据源后数据标识不可修改
  • 归属项目：由于元数据中心是项目组级别，因此此处支持选择项目组下的项目，默认为当前项目名称
  • 负责人：默认为当前创建人员
  • 管理员：同负责人，有该数据源的管理权限，包括编辑、设置“源系统账号映射”。可在安全中心为自己或其他人设置该数据源的使用权限
  • 版本：此处选择Sensors Data-Hadoop2.6.0 - CDH5.12.1或TDH5.2.2
  • 连接方式：基于HiveServer2连接数据
  • 数据源连接：根据jdbc:hive2://host:port/database 格式进行填写
  • 认证方式：支持用户密码认证、Simple认证和Kerberos认证三种认证方式
    • 选择用户密码认证则需要填写用户名和密码：
      • 用户名：填写访问数据源的用户名
      • 密码：填写用户名所对应的密码
    • 选择Simple认证则只需要填写用户名：
      • 用户名：选填，填写访问数据源的用户名
    • 选择Kerberos认证则需要上传keytab、krb5.conf文件以及填写Principal：
      • keytab：上传.keytab文件
      • krb5.conf：上传.conf文件
      • Principal：填写Kerberos主体
  • 自定义属性：支持添加数据源的其它配置

Sensors Data-Impala 3.2.18.6版本Hive数据源登记过程中，需要填写如下信息：

  • 数据源名称：Hive数据源的名称
  • 数据源标识：仅允许包含英文小写、数字、下划线，只允许英文小写开头，最大长度为64个字符。平台内唯一，保存数据源后数据标识不可修改
  • 归属项目：由于元数据中心是项目组级别，因此此处支持选择项目组下的项目，默认为当前项目名称
  • 负责人：默认为当前创建人员
  • 管理员：同负责人，有该数据源的管理权限，包括编辑、设置“源系统账号映射”。可在安全中心为自己或其他人设置该数据源的使用权限
  • 版本：此处选择Sensors Data-Impala 3.2.18.6
  • 连接方式：基于Impala JBDC连接数据
  • 数据源连接：根据jdbc:hive2://host:port/database 格式进行填写
  • 认证方式：当前Sensors Data-Impala 3.2.18.6只支持Simple认证，填写访问数据源的用户名即可
  • 自定义属性：支持添加数据源的其它配置

数据源配置完成后，需点击测试连接按钮进行测试，测试通过后才可使用。
Hive - 图1

除了数据源需要准备之外，进行离线同步任务创建和数据源的使用都需要在安全中心-功能权限中添加相应的权限（可参考数据传输权限、元数据中心权限)。

Hive作为数据来源&数据去向

以Hive2Hive场景为例，在数据来源端选择本地Hive或者版本为神策Hadoop2.6.0 - CDH5.12.1、星环TDH5.2.2的Hive数据源，并选择需要进行读取的schema和表。

  • 过滤条件支持填写where过滤语句（不含where关键字），通常用作增量同步，支持系统参数和参数组参数。特殊字符替换根据实际情况进行填写。

在数据去向端选择本地Hive或者版本为EasyData hive 2.1 - hadoop 2.9.2的Hive数据源，并选择需要导入的schema和表。

  • 写入规则：支持INSERT INTO和INSERT OVERWRITE两种。
    • INSERT INTO：增加数据。
    • INSERT OVERWRITE：先删除原有数据再新增数据。

Hive - 图2

当数据源选择版本为1.1.0-CDH5.14.0的Hive数据源时，默认读取方式为基于文件复制数据。
Hive - 图3

关于读取方式：

  • 基于Hive JDBC读取数据、基于Spark读取数据和基于Impala JDBC读取数据支持数据过滤，配置字段映射和数据脱敏等策略。
  • 基于文件复制数据不支持数据过滤，仅能读取全表或表的整个分区数据，不支持配置字段映射和数据脱敏等策略。
    • 如果读取方式为基于文件复制数据时，数据来源端和去向端的Hive表表结构须保持一致，且读取和写入的Hive分区级别须相等。

如果选中的Hive表为非分区表，则不展示分区配置项，默认读取全表；如果选中的Hive表为分区表，填写说明如下：

  1. 若分区值为空，则读取整表；若填写分区值，则读取指定分区的数据。
  2. 支持填写参数组参数和Azkaban参数。

Hive - 图4