温馨提示 要完成如下任务,请确保已经使用其他方法将hudi数据同步到hive中。 如果没有同步hive数据,可参考文章:使用flink SQL Client将mysql数据写入到hudi并同步到hive。并且,以下内容中的presto查询,即是基于上述参考文章所同步的hive表进行查询的,建议可先阅读上述参考文章。 以下presto安装以单节点为例。
presto 0.261 下载
下载presto-server和presto-cli
代码语言:javascript复制mkdir /data
mkdir /data/presto-cli
cd /data
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.261/presto-server-0.261.tar.gz
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/0.261/presto-cli-0.261-executable.jar
cp presto-cli-0.261-executable.jar /data/presto-cli
chmod x /data/presto-cli/presto-cli-0.261-executable.jar
ln -s /data/presto-cli/presto-cli-0.261-executable.jar /data/presto-cli/presto
tar zxvf presto-server-0.261.tar.gz
ln -s /data/presto-server-0.261 /data/presto-serverCopy
目录如下
presto server 配置
进入/data/presto-server目录下,执行如下操作:
新建etc目录以及配置文件:
代码语言:javascript复制cd /data/presto-server
mkdir data
mkdir etc
cd etc
touch config.properties
touch jvm.config
touch log.properties
touch node.properties
mkdir catalog
touch catalog/hive.propertiesCopy
编辑配置文件:
vim config.properties
填入:
代码语言:javascript复制coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8282
query.max-memory=5GB
query.max-memory-per-node=1GB
query.max-total-memory-per-node=2GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://hadoop1:8282Copy
上述配置项为presto-server配置信息,同时将coordinator以及worker都集中在同一台主机。
vim jvm.config
填入:
代码语言:javascript复制-server
-Xmx8G
-XX: UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX: UseGCOverheadLimit
-XX: ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX: HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX: ExitOnOutOfMemoryErrorCopy
上述配置项为presto-server jvm相关配置信息。
vim log.properties
填入:
代码语言:javascript复制com.facebook.presto = INFOCopy
上述配置项为presto-server日志级别。
vim node.properties
填入:
代码语言:javascript复制node.environment=production
node.id=presto1
node.data-dir=/data/presto-server/dataCopy
上述配置项为节点信息。
vim catalog/hive.properties
填入:
代码语言:javascript复制connector.name = hive-hadoop2
hive.metastore.uri = thrift://hadoop:9083
hive.parquet.use-column-names=true
hive.config.resources = /data/presto-server/etc/catalog/core-site.xml,/data/presto-server/etc/catalog/hdfs-site.xml Copy
上述配置项为hive连接信息,其中,
connector.name
为hive connector名称hive.metastore.uri
为hive metastore连接信息hive.parquet.use-column-names=true
设置来解决presto读取parquet类型问题,必填项hive.config.resources
为hdfs集群的相关配置文件信息,可将其拷贝到/data/presto-server/etc/catalog目录下
关于presto更详细的配置信息可参考:https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html
presto server 启动
启动命令如下:
代码语言:javascript复制/data/presto-server/bin/launcher startCopy
启动之后,可以在/data/presto-server/data/var/log
中看到相应的日志文件。
[root@hadoop1 presto-server]# ll /data/presto-server/data/var/log
total 3208
-rw-r--r--. 1 root root 1410243 Sep 27 07:07 http-request.log
-rw-r--r--. 1 root root 2715 Sep 27 05:44 launcher.log
-rw-r--r--. 1 root root 1867319 Sep 27 06:01 server.logCopy
presto cli 启动
代码语言:javascript复制/data/presto-cli/presto --server hadoop1:8282 --catalog hive --schema testCopy
其中,schema表示库名。
至此,我们完成了presto安装与启动工作,接下来就可以对hive中的数据进行查询。
使用presto查询cow表
首先确保,你已经通过其他方式,将hudi COW表同步到hudi中,如果没有相关同步,可参考文章:使用flink SQL Client将mysql数据写入到hudi并同步到hive
本文在参考文章基础上进行,所查询的表也是基于上述参考文章导入的表数据。
执行如下查询操作:
代码语言:javascript复制select count(*) from stu_tmp_1;
select * from stu_tmp_1 limit 10;
select name from stu_tmp_1 group by name, school limit 10;Copy
得到如下结果
本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1936510