首先先介绍一下背景，博主是hadoop大数据小白一枚，相信也有很多自学的大数据的人都跟我处境一样，在很多人已经在讨论大数据架构，实时分析，离线分析，优化等等问题的时候，我们还在闭门造车地玩着手里的那套hdfs+hbase+zookeeper+hive+sqoop+jdbc+mysql 的原始框架，然而还是到懂不懂的

 

 

hadoop集群的环境和查询处理都还是十分容易搭建，但是遇到一个十分棘手的问题，基于使用hive这个工具来操作离线数据，很麻烦的就是数据查询出结果以后的一个存储问题，虽然我们知道hive不支持insert 和update，但却又支持HQL ，真是又爱又恨的，除了查询结果的保存还有数据的导出，下面就是一个十分亲切的运行模式：

但是 ，如果都手动去操作实在太麻烦了，而且博主还是在Windows下面的虚拟机跑的集群，令人感到郁闷的是 hive都发展这么长时间了，对于相关的问题还是没有一个好的处理方式，网上的资料十分少，而且全都是什么hive导入导出方式、数据格式等等，

 

然后在遇到这两个老大难问题以后又去咨询大牛们，然后什么es+hbase、impala+hbase等等，我是有找一个工具更替hive的想法，而且越来越强烈，刚才这两个就是后期的方向，但目前还是先把自己熟悉的东西找到解决的办法了来，

 

目前有两个问题：

问题一：hive查询数据存储的问题，当然不是insert into / insert overweight 解决的问题，是如何把要经过多次查询的多个结果保存在以datetime（rowkey）为主键的表中，就是一行有多列，一个条件肯定是不能满足需求的

 

问题二： 就是hive导出 hive中的表过程十分复杂（其实也不复杂，就想抹去sqoop这个中间环节）

 

目前只解决了问题二，问题一待更新

 

注意： 1.记住在写udf这个类的时候  要导入hbase、hive、hadoop的包，不然很多错

            2.在hive中添加jar包的时候 ，注意版本信息 和 路径

            3. 方法的名字 注意，创建function的 导包注意

            4. 本文是导入mysql ，其他数据库需要更改驱动

关于这个问题，网上提供了很多文章，但是可能会有不太明确的地方，我只在阐述一点：

hive>add jar /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar;
 
Added /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar to class path
 Added resource: /usr/lib/hive/lib/hive-contrib-0.9.0-cdh4.1.2.jar
 
hive>add jar /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar;
 
Added /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar to class path
 Added resource: /usr/share/java/mysql-connector-java-5.1.17.jar
 

hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUDFDBOutput';
 

(需要特别指出，as后面的 class路径很容易出错，在创建的udf函数的时候，只需要写包名.class名即可)

 

 

注意：在执行udf函数的时候，务必确保之前步骤都完成，然后确定hive表和本地/目标表的字段一一对应正确拼写

hive>select dboutput('jdbc:mysql://localhost/result','root','123456','INSERT INTO dc(code,size) VALUES (?,?)',code,size) from accesslog limit 10;
 
注：result为mysql数据库名，dc为数据库result中的表名 dc(code,size)括号中的字段为mysql表dc字段，values(?,?)对应hive统计结果的值后面的code,size为hive表中的字段，accesslog表示hive中的表名称。
 

 说明下：

    1. 前两步是将需要到的jar包加载到当前的classpath中。

    2. 第3步是创建一个临时的方法，就跟数据库函数的max()啥的都一样，创建完之后你就可以使用这个函数。

    3. dboutput输入意思是：
       1.jdbcurl 2.数据库用户名 3 密码 4 sql 5之后的就是刚才sql用到的预查询用到的参数。
    4. dboutput输出有3个，0：成功 1 sql报错 2 数据库连接错误。    5. 鉴于一般每次重启hive的cli 都需要重新执行前3步，比较麻烦，有2个办法可以解决

        （1）修改hive源码，FunctionRegistry.java 添加这个UDF（这个比较麻烦，我没有试验过）

        （2）在启动hive的时候加载文件，使用hive -i xxx ,xxx是你的配置文件，你可以把前三步的命令都写进去，那他每次启动的时候就自动加载了。

通过以上步骤即可将hive统计结果直接导入到mysql数据库中。

绿色部分为其他博友贡献的，我在试验的时候发现总提示找不到org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUDFDBOutput

后来经过琢磨才弄明白org.apache.Hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUDFDBOutput部分自己要去编写，编写后打成jar包用add jar添加进去就可以了。

我是把这个方法编写后达成了udf.jar的包  udf下直接写GenericUDFDBOutput，就是说没有那么多层次的包。

add jar /home/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive-contrib-0.9.0.jar;
add jar /home/hadoop/hive-0.9.0/lib/mysql-connector-java-5.1.10.jar;
add jar /home/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive_contrib.jar;
add jar /home/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive-exec-0.9.0.jar;
add jar /home/hadoop/hive-0.9.0/lib/udf.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION dboutput AS 'GenericUDFDBOutput';

select dboutput('jdbc:mysql://192.168.239.100/hive','hadoop','hadoop','INSERT INTO testroom(Name,CtfId) VALUES (?,?)',Name,CtfId) from hive_hbase limit 10;

 

咖啡色部分为我自己的代码结果运行成功。

其中GenericUDFDBOutput源码如下，是我借用别人的；

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFType;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde.Constants;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

 

@Description(name = "dboutput",
value = "_FUNC_(jdbcstring,username,password,preparedstatement,[arguments])"
+ " - sends data to a jdbc driver",
extended = "argument 0 is the JDBC connection string\n"
+ "argument 1 is the user name\n"
+ "argument 2 is the password\n"
+ "argument 3 is an SQL query to be used in the PreparedStatement\n"
+ "argument (4-n) The remaining arguments must be primitive and are "
+ "passed to the PreparedStatement object\n")
@UDFType(deterministic = false)
public class GenericUDFDBOutput extends GenericUDF {
private static final Log LOG = LogFactory
.getLog(GenericUDFDBOutput.class.getName());

private transient ObjectInspector[] argumentOI;
private transient Connection connection = null;
private String url;
private String user;
private String pass;
private final IntWritable result = new IntWritable(-1);

@Override
public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments)
throws UDFArgumentTypeException {
argumentOI = arguments;

// this should be connection url,username,password,query,column1[,columnn]*
for (int i = 0; i < 4; i++) {
if (arguments[i].getCategory() == ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
PrimitiveObjectInspector poi = ((PrimitiveObjectInspector) arguments[i]);

if (!(poi.getPrimitiveCategory() == PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING)) {
throw new UDFArgumentTypeException(i,
"The argument of function should be ""
+ Constants.STRING_TYPE_NAME + "", but ""
+ arguments[i].getTypeName() + "" is found");
}
}
}
for (int i = 4; i < arguments.length; i++) {
if (arguments[i].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
throw new UDFArgumentTypeException(i,
"The argument of function should be primative" + ", but ""
+ arguments[i].getTypeName() + "" is found");
}
}

return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableIntObjectInspector;
}

@Override
public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {

url = ((StringObjectInspector) argumentOI[0])
.getPrimitive;
user = ((StringObjectInspector) argumentOI[1])
.getPrimitive;
pass = ((StringObjectInspector) argumentOI[2])
.getPrimitive;

try {
connection = DriverManager.getConnection(url, user, pass);
} catch (SQLException ex) {
LOG.error("Driver loading or connection issue", ex);
result.set(2);
}

if (connection != null) {
try {

PreparedStatement ps = connection
.prepareStatement(((StringObjectInspector) argumentOI[3])
.getPrimitive;
for (int i = 4; i < arguments.length; ++i) {
PrimitiveObjectInspector poi = ((PrimitiveObjectInspector) argumentOI[i]);
ps.setObject(i - 3, poi.getPrimitive;
}
ps.execute();
ps.close();
result.set(0);
} catch (SQLException e) {
LOG.error("Underlying SQL exception", e);
result.set(1);
} finally {
try {
connection.close();
} catch (Exception ex) {
LOG.error("Underlying SQL exception during close", ex);
}
}
}

return result;
}

@Override
public String getDisplayString(String[] children) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("dboutput(");
if (children.length > 0) {
sb.append(children[0]);
for (int i = 1; i < children.length; i++) {
sb.append(",");
sb.append(children[i]);
}
}
sb.append(")");
return sb.toString();
}

}

 

 

 

 

 

最后，当实现了之前的所有操作，需要把udf函数加入hive启动服务里面，不然如果每次需要使用udf函数都需要重新添加jar文件，然后才能使用,下面是收集的一些不错的方法：

 

通过设置hive的配置文件hive-site.xml 加入

在配置文件中增加配置

hive.aux.jars.path
file:///jarpath/all_new1.jar,file:///jarpath/all_new2.jar

保存即可。

该方法比第一种方法方便很多。不需要每次启动Hive执行命令加入，只是配置稍微复杂一些。

3.  在${HIVE_HOME中创建文件夹auxlib  ，然后将自定义jar文件放入该文件夹中。

个人推荐这种方法，方便快捷。

ref:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13088c10a0102wxit.html