Hive-Transform-Python:快捷的Map/Reduce

Hive 提供了 Transform 这一关键字,使用 python 脚本处理hive 的数据,实现 Map/Reduce 的效果,在一些场景下,相比直接编写 Hadoop MR 要方便不少。

简介

首先简要介绍一下 hive sql 语句的编写逻辑以及 python 脚本的编写方法。

hive 部分编写

hive transform sql 的一个很常用的模式是:

  • hive sql 通过查询语句获取输入源数据
  • 调用 python 脚本 MAP、REDUCE 处理数据
  • hive sql 将 python 的处理结果入库或其他操作后续操作

执行 hive 前要先加载 python 脚本,脚本可以上传到 hdfs 上,通过语句 ADD FILE hdfs://xxxx 加载。

比如从 表A 中 读取数据,通过 python MAP/REDUCE脚本处理后将处理结果写入表 B,对应的 hive 语句约为:

ADD FILE hdfs://xxxx;
FROM (
  FROM (
    SELECT *
            FROM TABLE-A
  ) T  
  MAP T.a, T.b, T.c
  USING 'python ./map.py'
  AS d, e, f
  CLUSTER BY d
) map_out
INSERT OVERWRITE TABLE-B
REDUCE map_out.d, map_out.e, map_out.f
USING 'python ./reduce.py'
AS (g ,h ,i)

python 部分编写

python 脚本的处理逻辑大概可以分为三部分:

  • 从 hive 获取输入数据
  • map、reduce 操作
  • 输出数据给 hive

其中输入、输出部分是利用系统标准输入输出流实现的,python 从 sys.stdin 中获取 hive 传入的数据,将处理结果通过 sys.stdout 传给 hive。

python 标准输入获取的每一行对应 hive sql 的一条数据,每一行通过 \t 区分 hive 表的各个字段值。同样的,输出给 hive 的每一行中不同的字段值也要通过 '\t' 连接,否则 hive 会解析错误。

以 map 处理为例,python 脚本通过用的模式如下:

#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
import sys

def map_field(a,b):
    return a+1, b+1

for line in sys.stdin:
    a, b = line.split('\t')
    c, d = map_field(a,b)
    print c + '\t' + d

Example

下面介绍一个使用 hive-transform 统计用户 Get/Post 请求数的例子。在这个例子中将从一张记录所有用户请求记录的表 member_source_request 中读取源数据,并过滤掉 OPTION 等请求,只统计 GET,POST,PUT,DELET 四种请求。并将记录结果写入到一张 member_method_count 表中。

member_source_request 表 schema:

Name Type
1 member_id int
2 method string
3 url string
4 ip string
5 ... ...

创建 member_method_count 表:

CREATE TABLE tmp.member_method_count(
    member_id INT,
    get_request BIGINT,
    put_request BIGINT,
    post_request BIGINT,
    delete_request BIGINT
)
partitioned by (`date` INT)

Hive SQL

ADD FILE hdfs:///member-method.py; 
FROM (
    FROM (
        SELECT *
        FROM tmp.member_source_request
        WHERE member_id is not null
    ) T
    MAP T.member_id, T.method, T.url
    USING 'python ./member-method.py --mapper'
    AS member_id, method, url
    CLUSTER BY member_id
) map_out
INSERT OVERWRITE TABLE tmp.member_method_count PARTITION (date=20180220)
REDUCE map_out.member_id, map_out.method, map_out.url
USING 'python ./member-method.py --reducer'
AS member_id, get_request, put_request, post_request, delete_request

python 脚本

MemberRequestJob 为具体实现 map、reduce 逻辑,其父类可服用

#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
import sys
from collections import defaultdict

class MRJob(object):
    def __init__(self, sep='\t'):
        self.sep = sep

    def map(self, line):
        raise NotImplementedError()

    def reduce(self, key, value):
        raise NotImplementedError()

    def map_end(self):
        pass

    def reduce_end(self):
        pass

    def run_mapper(self):
        for line in sys.stdin:
            line = line.strip('\n').strip('\t')
            self.map(line)
        if hasattr(self, 'map_end'):
            self.map_end()

    def run_reducer(self):
        for line in sys.stdin:
            line = line.strip('\n').strip('\t')
            key, value = line.split(self.sep, 1)
            self.reduce(key, value)
        if hasattr(self, 'reduce_end'):
            self.reduce_end()

    def output(self, key=None, value=None):
        print str(key) + self.sep + str(value)

    def run(self):
        if len(sys.argv) <= 1:
            raise Exception('--mapper or --reducer must be set')
        self.args = tuple(sys.argv[2:])
        if sys.argv[1] == '--mapper':
            self.run_mapper()
        elif sys.argv[1] == '--reducer':
            self.run_reducer()


class FieldMRJob(MRJob):

    def __init__(self, field_sep='\t', sep='\t'):
        MRJob.__init__(self, sep)
        self.field_sep = field_sep

    def map_fields(fields):
        raise NotImplementedError()

    def reduce_fields(key, fields):
        raise NotImplementedError()

    def map(self, line):
        fields = line.split(self.field_sep)
        self.map_fields(fields)

    def reduce(self, key, value):
        values = value.split(self.field_sep)
        self.reduce_fields(key, values)

    def output(self, key=None, values=()):
        value = self.field_sep.join(map(str, values))
        MRJob.output(self, key, value)


class MemberRequestJob(FieldMRJob):
    def __init__(self):
        FieldMRJob.__init__(self)
        self.all_member = set()
        self.all_get_counts = defaultdict(int)
        self.all_post_counts = defaultdict(int)
        self.all_put_counts = defaultdict(int)
        self.all_delete_counts = defaultdict(int)

    def map_fields(self, fields):
        member_id, method, url = fields
        if method in ['GET', 'PUT', 'POST', 'DELETE']:
            self.output(member_id, (method, url))

    def reduce_fields(self, member_id, fields):
        method, url = fields
        self.all_member.add(member_id)
        if method == 'GET':
            self.all_get_counts[member_id] += 1
        elif method == 'POST':
            self.all_post_counts[member_id] += 1
        elif method == 'PUT':
            self.all_put_counts[member_id] += 1
        else:
            self.all_delete_counts[member_id] += 1

    def reduce_end(self):
        for member_id in list(self.all_member):
            self.output(member_id, (self.all_get_counts.get(member_id, 0),
                                    self.all_put_counts.get(member_id, 0),
                                    self.all_post_counts.get(member_id, 0),
                                    self.all_delete_counts.get(member_id, 0)
                                    )
                        )


if __name__ == '__main__':
    MemberRequestJob().run()
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,602评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,442评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,878评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,306评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,330评论 5 373
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,071评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,382评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,006评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,512评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,965评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,094评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,732评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,283评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,286评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,512评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,536评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,828评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容