教程：在 Azure HDInsight 中使用交互式查询提取、转换和加载数据

Artículo
06/17/2024

在本教程中，我们将下载公开发布的航班数据的原始 CSV 数据文件。将该文件导入 HDInsight 群集存储，然后使用 Azure HDInsight 中的 Interactive Query 来转换数据。数据转换完毕后，使用 Apache Sqoop 将数据加载到 Azure SQL 数据库中的某个数据库中。

本教程涵盖以下任务：

下载示例航班数据
将数据上传到 HDInsight 群集
使用交互式查询转换数据
在 Azure SQL 数据库的某个数据库中创建表
使用 Sqoop 将数据导出到 Azure SQL 数据库中的某个数据库

先决条件

HDInsight 上的一个交互式查询群集。请参阅使用 Azure 门户创建 Apache Hadoop 群集，并选择“交互式查询”作为群集类型。
Azure SQL 数据库中的数据库。使用数据库作为目标数据存储。如果 Azure SQL 数据库中没有数据库，请参阅通过 Azure 门户在 Azure SQL 数据库中创建数据库。
SSH 客户端。有关详细信息，请参阅使用 SSH 连接到 HDInsight (Apache Hadoop)。

下载航班数据

浏览到美国研究与技术创新管理部门、运输统计局。

在页面上，清除所有字段，然后选择以下值：

名称	值
筛选年份	2019
筛选期间	1 月
字段	`Year, FlightDate, Reporting_Airline, DOT_ID_Reporting_Airline, Flight_Number_Reporting_Airline, OriginAirportID, Origin, OriginCityName, OriginState, DestAirportID, Dest, DestCityName, DestState, DepDelayMinutes, ArrDelay, ArrDelayMinutes, CarrierDelay, WeatherDelay, NASDelay, SecurityDelay, LateAircraftDelay`。

选择“下载” 。将下载一个包含所选数据字段的 .zip 文件。

将数据上传到 HDInsight 群集

可通过多种方式将数据上传到与 HDInsight 群集相关的存储。本部分使用 scp 上传数据。若要了解上传数据的其他方式，请参阅将数据上传到 HDInsight。

将 .zip 文件上传到 HDInsight 群集头节点。编辑以下命令，将 FILENAME 替换为 .zip 文件的名称，将 CLUSTERNAME 替换为 HDInsight 群集的名称。然后打开命令提示符，将工作目录设置为文件位置，然后输入命令：
```
scp FILENAME.zip sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.cn:FILENAME.zip
```
如果出现提示，请输入“yes”或“no”以继续。键入时，文本在窗口中不可见。
上传完成后，使用 SSH 连接到群集。通过将 CLUSTERNAME 替换为 HDInsight 群集的名称来编辑以下命令。然后输入以下命令：
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.cn
```
建立 SSH 连接后设置环境变量。将 FILE_NAME、SQL_SERVERNAME、SQL_DATABASE、SQL_USER 和 SQL_PASWORD 替换为适当的值。然后输入该命令：
```
export FILENAME=FILE_NAME
export SQLSERVERNAME=SQL_SERVERNAME
export DATABASE=SQL_DATABASE
export SQLUSER=SQL_USER
export SQLPASWORD='SQL_PASWORD'
```
通过输入以下命令解压缩 .zip 文件：
```
unzip $FILENAME.zip
```

在 HDInsight 存储上创建目录，然后输入以下命令将 .csv 文件复制到该目录：

hdfs dfs -mkdir -p /tutorials/flightdelays/data
hdfs dfs -put $FILENAME.csv /tutorials/flightdelays/data/

使用 Hive 查询转换数据

可通过多种方式在 HDInsight 群集上运行 Hive 作业。本部分使用 Beeline 运行 Hive 作业。有关以其他方式运行 Hive 作业的信息，请参阅在 HDInsight 上使用 Apache Hive。

在 Hive 作业运行期间，请将 .csv 文件中的数据导入到名为“Delays”的 Hive 表中。

在 HDInsight 群集已有的 SSH 提示符中，使用以下命令创建并编辑名为“flightdelays.hql”的新文件：
```
nano flightdelays.hql
```

将以下文本用作此文件的内容：

DROP TABLE delays_raw;
-- Creates an external table over the csv file
CREATE EXTERNAL TABLE delays_raw (
    YEAR string,
    FL_DATE string,
    UNIQUE_CARRIER string,
    CARRIER string,
    FL_NUM string,
    ORIGIN_AIRPORT_ID string,
    ORIGIN string,
    ORIGIN_CITY_NAME string,
    ORIGIN_CITY_NAME_TEMP string,
    ORIGIN_STATE_ABR string,
    DEST_AIRPORT_ID string,
    DEST string,
    DEST_CITY_NAME string,
    DEST_CITY_NAME_TEMP string,
    DEST_STATE_ABR string,
    DEP_DELAY_NEW float,
    ARR_DELAY_NEW float,
    CARRIER_DELAY float,
    WEATHER_DELAY float,
    NAS_DELAY float,
    SECURITY_DELAY float,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY float)
-- The following lines describe the format and location of the file
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/tutorials/flightdelays/data';

-- Drop the delays table if it exists
DROP TABLE delays;
-- Create the delays table and populate it with data
-- pulled in from the CSV file (via the external table defined previously)
CREATE TABLE delays AS
SELECT YEAR AS year,
    FL_DATE AS flight_date,
    substring(UNIQUE_CARRIER, 2, length(UNIQUE_CARRIER) -1) AS unique_carrier,
    substring(CARRIER, 2, length(CARRIER) -1) AS carrier,
    substring(FL_NUM, 2, length(FL_NUM) -1) AS flight_num,
    ORIGIN_AIRPORT_ID AS origin_airport_id,
    substring(ORIGIN, 2, length(ORIGIN) -1) AS origin_airport_code,
    substring(ORIGIN_CITY_NAME, 2) AS origin_city_name,
    substring(ORIGIN_STATE_ABR, 2, length(ORIGIN_STATE_ABR) -1)  AS origin_state_abr,
    DEST_AIRPORT_ID AS dest_airport_id,
    substring(DEST, 2, length(DEST) -1) AS dest_airport_code,
    substring(DEST_CITY_NAME,2) AS dest_city_name,
    substring(DEST_STATE_ABR, 2, length(DEST_STATE_ABR) -1) AS dest_state_abr,
    DEP_DELAY_NEW AS dep_delay_new,
    ARR_DELAY_NEW AS arr_delay_new,
    CARRIER_DELAY AS carrier_delay,
    WEATHER_DELAY AS weather_delay,
    NAS_DELAY AS nas_delay,
    SECURITY_DELAY AS security_delay,
    LATE_AIRCRAFT_DELAY AS late_aircraft_delay
FROM delays_raw;

若要保存该文件，请按“Ctrl + X”，然后按“y”，然后输入。

若要启动 Hive 并运行 flightdelays.hql 文件，请使用以下命令：

beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http' -f flightdelays.hql

flightdelays.hql 脚本完成运行后，使用以下命令打开交互式 Beeline 会话：
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'
```
收到 jdbc:hive2://localhost:10001/> 提示时，使用以下查询从导入的航班延误数据中检索数据：
```
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tutorials/flightdelays/output'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
SELECT regexp_replace(origin_city_name, '''', ''),
    avg(weather_delay)
FROM delays
WHERE weather_delay IS NOT NULL
GROUP BY origin_city_name;
```
此查询会检索遇到天气延迟的城市的列表以及平均延迟时间，并将其保存到 /tutorials/flightdelays/output 中。稍后，Sqoop 会从该位置读取数据并将其导出到 Azure SQL 数据库。
若要退出 Beeline，请在提示符处输入 !quit 。

创建 SQL 数据库表

可通过多种方式连接到 SQL 数据库并创建表。以下步骤从 HDInsight 群集使用 FreeTDS 。

若要安装 FreeTDS，请使用以下命令从打开的 SSH 连接到群集：
```
sudo apt-get --assume-yes install freetds-dev freetds-bin
```

安装完成后，使用以下命令连接到 SQL 数据库：

TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.chinacloudapi.cn -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD

将收到类似于以下文本的输出：

locale is "en_US.UTF-8"
locale charset is "UTF-8"
using default charset "UTF-8"
Default database being set to <yourdatabase>
1>

在 1> 提示符下，输入以下行：

CREATE TABLE [dbo].[delays](
[origin_city_name] [nvarchar](50) NOT NULL,
[weather_delay] float,
CONSTRAINT [PK_delays] PRIMARY KEY CLUSTERED
([origin_city_name] ASC))
GO

输入 GO 语句后，会评估前面的语句。此语句会创建一个名为“delays”且具有聚集索引的表。

使用以下查询验证是否已创建该表：

SELECT * FROM information_schema.tables
GO

输出与以下文本类似：

TABLE_CATALOG   TABLE_SCHEMA    TABLE_NAME      TABLE_TYPE
databaseName       dbo             delays        BASE TABLE

在 1> 提示符下输入 exit 以退出 tsql 实用工具。

使用 Apache Sqoop 将数据导出到 SQL 数据库

在前面的部分中，已经在 /tutorials/flightdelays/output 复制了转换后的数据。在本部分中，你将使用 Sqoop 将数据从 /tutorials/flightdelays/output 导出到在 Azure SQL 数据库中创建的表。

通过输入以下命令验证 Sqoop 是否可以查看 SQL 数据库：
```
sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.chinacloudapi.cn:1433 --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD
```
此命令会返回数据库列表，其中包括此前创建的 delays 表所在的数据库。

通过输入以下命令将数据从 /tutorials/flightdelays/output 导出到 delays 表：

sqoop export --connect "jdbc:sqlserver://$SQLSERVERNAME.database.chinacloudapi.cn:1433;database=$DATABASE" --username $SQLUSER --password $SQLPASWORD --table 'delays' --export-dir '/tutorials/flightdelays/output' --fields-terminated-by '\t' -m 1

Sqoop 连接到包含 delays 表的数据库，并将数据从 /tutorials/flightdelays/output 目录导出到 delays 表。

Sqoop 命令完成后，使用 tsql 实用程序通过输入以下命令连接到数据库：
```
TDSVER=8.0 tsql -H $SQLSERVERNAME.database.chinacloudapi.cn -U $SQLUSER -p 1433 -D $DATABASE -P $SQLPASWORD
```
使用以下语句验证数据是否已导出到 delays 表：
```
SELECT * FROM delays
GO
```
会在表中看到一系列数据。该表包括城市名称和该城市的平均航班延迟时间。

键入 exit 退出 tsql 实用工具。

清理资源

完成本教程后，可以删除群集。有了 HDInsight，便可以将数据存储在 Azure 存储中，因此可以在群集不用时安全地删除群集。此外，还需要为 HDInsight 群集付费，即使不用也是如此。由于群集费用数倍于存储空间费用，因此在群集不用时删除群集可以节省费用。

若要删除群集，请参阅使用浏览器、PowerShell 或 Azure CLI 删除 HDInsight 群集。

后续步骤

在本教程中，你获取了一个原始 CSV 数据文件，将其导入到 HDInsight 群集存储中，然后使用 Azure HDInsight 中的交互式查询转换数据。继续学习下一篇教程，了解 Apache Hive Warehouse Connector。

将 Apache Spark 和 Apache Hive 与 Hive Warehouse Connector 集成

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