kafka与hive对接

Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集,聚合和传输的系统,Flume支持系统中定制的各类数据发送方,用于收集数据,同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制的)的能力。

当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本统称Flume-og,Flume1.X版本的统称Flume-ng。由于Flume-ng经过重大重构,与Flume-og有很大不同。使用时请注意区分。

接下来就是操作步骤了。

1.hive建表

注意:建表时要进行分桶,赋予事务性,这样才可以对hive进行增删改查。默认是不被允许的。

建表如下:

create table kafkatest(id int,name string,age int) clustered by(id) into 2 buckets stored as orc tblproperties(‘transactional’=’true’);

2.配置flume(kafkatohive.conf)官网上很清楚,用户文档

a.sources=source_from_kafka
a.channels=mem_channel
a.sinks=hive_sink
#kafka为souce的配置
a.sources.source_from_kafka.type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
a.sources.source_from_kafka.zookeeperConnect=localhost:2181
a.sources.source_from_kafka.bootstrap.servers=localhost:9092
a.sources.source_from_kafka.topic=kafkatest
a.sources.source_from_kafka.channels=mem_channel
a.sources.source_from_kafka.consumer.timeout.ms=1000
#hive为sink的配置
a.sinks.hive_sink.type=hive
a.sinks.hive_sink.hive.metastore=thrift://localhost:9083
a.sinks.hive_sink.hive.database=itcast
a.sinks.hive_sink.hive.table=kafkatest
a.sinks.hive_sink.hive.txnsPerBatchAsk=2
a.sinks.hive_sink.batchSize=10
a.sinks.hive_sink.serializer=DELIMITED
a.sinks.hive_sink.serializer.delimiter=,
a.sinks.hive_sink.serializer.fieldnames=id,name,age
#channel的配置
a.channels.mem_channel.type=memory
a.channels.mem_channel.capacity=1000
a.channels.mem_channel.transactionCapacity=100
#三者之间的关系
a.sources.source_from_kafka.channels=mem_channel
a.sinks.hive_sink.channel=mem_channel

3.启动hive前要设置hive.txn.manager

 第一种方式:脚本命令

set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;

 第二种方式:配置文件(hive-site.xml)

<property>
    <name>hive.txn.manager</name>
    <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value>
</property>

4.启动hive

先执行如下脚本:

hive --service metastore &

再启动hive

5.启动flume

 flume-ng agent --conf conf/ --conf-file conf/….  --name a -Dflume.root.logger=INFO,console;

6.创建kafka的topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic kafkatest;

7.启动kafka生产者,进行生产消息

kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic kafkatest;

至此,就大功告成了,kafka生产的消息就可以通过flume下沉到hive中了。

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首先,Kafka是一个分布式流处理平台,用于在高吞吐量的情况下处理大量的实时数据流。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于存储和查询大规模结构化和半结构化数据。 要将Kafka写入Hive,需要使用Debezium它是一个开源的、基于事件的可信变更数据捕获(CDC)平台。Debezium可以将数据库的变更事件转换为Kafka主题中的实时流,并且可以实时监控数据库中的变动。 要实现Kafka写入Hive,首先需要配置Debezium将数据库的变更事件连接到Kafka中。Debezium会以JSON格式将变更事件转换为Kafka消息,并将其写入指定的主题中。 然后,可以使用Kafka Connect来读取Kafka主题中的消息,并将其写入Hive中。Kafka Connect是Kafka提供的一组工具,用于将Kafka主题与外部数据系统进行连接。 在Kafka Connect中,可以使用HDFS Connector来将Kafka消息写入Hive。HDFS Connector会将Kafka消息转换为Hive支持的格式,并将其写入Hive表中。 需要配置HDFS Connector的连接器以指定Kafka主题、Hive表和目标位置。连接器会自动将Kafka消息转换为Hive表的列,并将其写入Hive表中的对应位置。 一旦连接器配置完成并启动,Kafka中的变更事件就会实时地写入Hive表中。可以通过查询Hive表来获取Kafka中的数据,并根据需要进行分析和处理。 总而言之,要将Kafka写入Hive,可以使用Debezium将数据库变更事件转换为Kafka消息,并使用Kafka Connect的HDFS Connector将Kafka消息写入Hive表中。这样就能实现将实时数据流从Kafka写入Hive的目的。

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