KDP场景教程 | 使用Apache Airflow进行Hive SQL批作业调度

1.介绍

Apache Airflow是一个开源的流式作业调度平台，可以轻松地创建、调度、监控和管理工作流。Airflow支持Hive SQL，可以轻松地执行Hive SQL任务。Apache Airflow使用DAG（有向无环图）来表示工作流，DAG由任务节点和依赖关系组成。任务节点可以是Python操作、Shell操作、SQL操作等。Airflow支持多种调度器，包括本地调度器、Celery调度器、Kubernetes调度器等。

本文介绍使用pyhive编写Hive SQL任务，并使用Apache Airflow Kubernetes 调度器来执行任务。

2.编写 Hive SQL DAG

具体的代码实现可以访问 Github（https://github.com/linktimecloud/example-datasets/blob/airflow/dags/hive-sql-example.py） 或者 Gitee 查看。

这段代码是一个使用Apache Airflow框架编写的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图），用于自动化数据处理任务。它主要执行以下两个任务：创建一个Hive表并插入数据，然后找出每个科目的最高分学生。

3.运行DAG

3.1 组件依赖

需要在KDP安装如下组件：

• mysql

• airflow

• zookeeper

• hdfs

• hive (hive metastore, hive server)

• hue, httpfs-gateway (可选)

3.2 调度作业

使用默认参数在KDP安装Airflow后, 使用账号admin和密码admin登录Airflow Web。

启动名称为hive-sql-example的DAG。

运行成功后，可以通过Hue Web界面查看结果。也可以参考 hive-server2 Qucick Start 使用beeline 连接 Hive Server2 查看结果。

🚀🚀项目地址👇👇

https://github.com/linktimecloud/kubernetes-data-platform

扫码获取项目地址

🚀社区🚀

我们期待您的贡献和建议！最简单的贡献方式是参与Github议题/讨论的讨论。如果您有任何问题，请与我们联系，我们将确保尽快为您解答。

微信群：添加小助手微信拉您进入交流群

 钉钉群：搜索公开群组号 82250000662

🚀贡献🚀

参考开发者指南，了解如何开发及贡献 KDP。

https://linktimecloud.github.io/kubernetes-data-platform/docs/zh/developer-guide/developer-guide.html

👇点击阅读原文，获取项目地址。