数仓4.0（数据仓库系统）--续集二

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-09-28 19:53 34阅读 0赞

**目录**

十：全流程调度

10.1 Azkaban部署

10.2 创建MySQL数据库和表

10.3 Sqoop导出脚本

10.4 全调度流程

10.4.1 数据准备

10.4.2 编写Azkaban工作流程配置文件

10.4.3 Azkaban多Executor模式下注意事项

--------------------

# 十：**全流程调度** #

## **10****.1****Azkaban部署** ##

**这里就不部署了，可以参考我的其他文章，里面有专门的讲azkaban的部署。**

## 10.2 创建MySQL数据库和表 ##

1）创建gmall\_report数据库

2）创建表（就是ADS层的12张表，这里建表时，要和ADS层表的字段要一一对应）

建表语句由于篇幅原因，这里就不展示了。

## **10****.3****Sqoop导出脚本** ##

1）编写Sqoop导出脚本

在/home/atguigu/bin目录下创建脚本hdfs\_to\_mysql.sh

[axing@hadoop102 bin]$ vim hdfs_to_mysql.sh

在脚本中填写如下内容

#!/bin/bash
    
    hive_db_name=gmall
    mysql_db_name=gmall_report
    
    export_data() {
    /opt/module/sqoop/bin/sqoop export \
    --connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/${mysql_db_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"  \
    --username root \
    --password 000000 \
    --table $1 \
    --num-mappers 1 \
    --export-dir /warehouse/$hive_db_name/ads/$1 \
    --input-fields-terminated-by "\t" \
    --update-mode allowinsert \
    --update-key $2 \
    --input-null-string '\\N'    \
    --input-null-non-string '\\N'
    }
    
    case $1 in
      "ads_activity_stats" )
        export_data "ads_activity_stats" "dt,activity_id"
      ;;
    
      "ads_coupon_stats" )
        export_data "ads_coupon_stats" "dt,coupon_id"
      ;;
    
      "ads_order_by_province" )
        export_data "ads_order_by_province" "dt,recent_days,province_id"
      ;;
    
      "ads_order_spu_stats" )
        export_data "ads_order_spu_stats" "dt,recent_days,spu_id"
      ;;
    
      "ads_order_total" )
        export_data "ads_order_total" "dt,recent_days"
      ;;
    
      "ads_page_path" )
        export_data "ads_page_path" "dt,recent_days,source,target"
      ;;
    
      "ads_repeat_purchase" )
        export_data "ads_repeat_purchase" "dt,recent_days,tm_id"
      ;;
    
      "ads_user_action" )
        export_data "ads_user_action" "dt,recent_days"
      ;;
    
      "ads_user_change" )
        export_data "ads_user_change" "dt"
      ;;
    
      "ads_user_retention" )
        export_data "ads_user_retention" "create_date,retention_day"
      ;;
    
      "ads_user_total" )
        export_data "ads_user_total" "dt,recent_days"
      ;;
    
      "ads_visit_stats" )
        export_data "ads_visit_stats" "dt,recent_days,is_new,channel"
      ;;
      "all" )
        export_data "ads_activity_stats" "dt,activity_id"
        export_data "ads_coupon_stats" "dt,coupon_id"
        export_data "ads_order_by_province" "dt,recent_days,province_id"
        export_data "ads_order_spu_stats" "dt,recent_days,spu_id"
        export_data "ads_order_total" "dt,recent_days"
        export_data "ads_page_path" "dt,recent_days,source,target"
        export_data "ads_repeat_purchase" "dt,recent_days,tm_id"
        export_data "ads_user_action" "dt,recent_days"
        export_data "ads_user_change" "dt"
        export_data "ads_user_retention" "create_date,retention_day"
        export_data "ads_user_total" "dt,recent_days"
        export_data "ads_visit_stats" "dt,recent_days,is_new,channel"
      ;;
    esac

关于导出update还是insert的问题？

*  \--update-mode：

updateonly 只更新，无法插入新数据

allowinsert 允许新增

*  \--update-key：允许更新的情况下，指定哪些字段匹配视为同一条数据，进行更新而不增加。多个字段用逗号分隔。

*  \--input-null-string和--input-null-non-string：

分别表示，将字符串列和非字符串列的空串和“null”转义

> Hive中的Null在底层是以“\\N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用--input-null-string和--input-null-non-string两个参数。导入数据时采用--null-string和--null-non-string。

2）执行Sqoop导出脚本

[axing@hadoop102 bin]$ chmod 777 hdfs_to_mysql.sh
    [axing@hadoop102 bin]$ hdfs_to_mysql.sh all

## **10****.4 全调度流程** ##

### **10****.4.****1** **数据准备** ###

**1）用户行为数据准备**

（1）修改/opt/module/applog下的application.properties

#业务日期
    mock.date=2020-06-15

注意：hadoop102和hadoop103都有采集flume，所以也要在hadoop103中执行相同命令。

（2）生成数据

[axing@hadoop102 bin]$ lg.sh

注意：生成数据之后，记得查看HDFS数据是否存在！

（3）观察HDFS的/origin\_data/gmall/log/topic\_log/2020-06-15路径是否有数据

**2）业务数据准备**

（1）修改/opt/module/db\_log下的application.properties

[axing@hadoop102 db_log]$ vim application.properties
    #业务日期
    mock.date=2020-06-15

（2）生成数据

[axing@hadoop102 db_log]$ java -jar gmall2020-mock-db-2020-04-01.jar

（3）观察Navicat中order\_infor表中operate\_time中有2020-06-15日期的数据

### **10****.4.****2** **编写Azkaban工作流程配置文件** ###

1）编写azkaban.project文件，内容如下

azkaban-flow-version: 2.0

2）编写gmall.flow文件，内容如下

nodes:
      - name: mysql_to_hdfs
        type: command
        config:
         command: /home/atguigu/bin/mysql_to_hdfs.sh all ${dt}
        
      - name: hdfs_to_ods_log
        type: command
        config:
         command: /home/atguigu/bin/hdfs_to_ods_log.sh ${dt}
         
      - name: hdfs_to_ods_db
        type: command
        dependsOn: 
         - mysql_to_hdfs
        config: 
         command: /home/atguigu/bin/hdfs_to_ods_db.sh all ${dt}
      
      - name: ods_to_dim_db
        type: command
        dependsOn: 
         - hdfs_to_ods_db
        config: 
         command: /home/atguigu/bin/ods_to_dim_db.sh all ${dt}
    
      - name: ods_to_dwd_log
        type: command
        dependsOn: 
         - hdfs_to_ods_log
        config: 
         command: /home/atguigu/bin/ods_to_dwd_log.sh all ${dt}
        
      - name: ods_to_dwd_db
        type: command
        dependsOn: 
         - hdfs_to_ods_db
        config: 
         command: /home/atguigu/bin/ods_to_dwd_db.sh all ${dt}
        
      - name: dwd_to_dws
        type: command
        dependsOn:
         - ods_to_dim_db
         - ods_to_dwd_log
         - ods_to_dwd_db
        config:
         command: /home/atguigu/bin/dwd_to_dws.sh all ${dt}
        
      - name: dws_to_dwt
        type: command
        dependsOn:
         - dwd_to_dws
        config:
         command: /home/atguigu/bin/dws_to_dwt.sh all ${dt}
        
      - name: dwt_to_ads
        type: command
        dependsOn: 
         - dws_to_dwt
        config:
         command: /home/atguigu/bin/dwt_to_ads.sh all ${dt}
         
      - name: hdfs_to_mysql
        type: command
        dependsOn:
         - dwt_to_ads
        config:
          command: /home/atguigu/bin/hdfs_to_mysql.sh all

注意：要检查一下每个任务点之间的依赖关系，不能出错。

3）将azkaban.project、gmall.flow文件压缩到一个zip文件，文件名称必须是英文。

4）在WebServer新建项目：[http://hadoop102:8081/index][http_hadoop102_8081_index]

5）给项目名称命名和添加项目描述

6）gmall.zip文件上传

7）选择上传的文件

8）查看任务流

9）详细任务流展示

![ae22e65aa09d4fca8dc133d94b5e933b.png][]

10）配置输入dt时间参数

![1ba3a433027045d0a946a332fb9d45de.png][]

> 注意：
> 
> 因为脚本都存放于hadoop102中，但是，hadoop102、hadoop103、hadoop104都有azkaban-exec，因此，我们要声明这些脚本在hadoop102中。这时候，除了增加dt，我们还要增加一个变量，变量名为useExecutor，值为hadoop102的主键id，我们可以打开azkaban数据库中，查看executors表，查看hadoop102的主键id ，这里，我的值为7。

![3a4d46070b4f4bbfaf67ed757ce0580b.png][]

10）执行成功

![15dca344632543e8a6335ffe2e237b24.png][]

11）在Navicat上查看结果

### **10****.4.****3** **Azkaban多Executor模式下注意事项** ###

Azkaban多Executor模式是指，在集群中多个节点部署Executor。在这种模式下， Azkaban web Server会根据策略，选取其中一个Executor去执行任务。

由于我们需要交给Azkaban调度的脚本，以及脚本需要的Hive，Sqoop等应用只在hadoop102部署了，为保证任务顺利执行，我们须在以下两种方案任选其一，推荐使用方案二。

**方案一：**指定特定的Executor（hadoop102）去执行任务。

1）在MySQL中azkaban数据库executors表中，查询hadoop102上的Executor的id。

mysql> use azkaban;
    Reading table information for completion of table and column names
    You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
    
    Database changed
    mysql> select * from executors;
    +----+-----------+-------+--------+
    | id | host          | port  | active |
    +----+-----------+-------+--------+
    |  1   | hadoop103 | 35985 |      1 |
    |  2   | hadoop104 | 36363 |      1 |
    |  3   | hadoop102 | 12321 |      1 |
    +----+-----------+-------+--------+
    3 rows in set (0.00 sec)

2）在执行工作流程时加入useExecutor属性，如下

![eb6a6c6f6912451e82519b4169c8b31d.png][]

**方案二：**在Executor所在所有节点部署任务所需脚本和应用。

1）分发脚本、sqoop、spark、my\_env.sh

[axing@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/
    [axing@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/hive
    [axing@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/sqoop
    [axing@hadoop102 ~]$ xsync /opt/module/spark
    [axing@hadoop102 ~]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

2）分发之后，在hadoop103，hadoop104重新加载环境变量配置文件，并重启Azkaban。

--------------------

[http_hadoop102_8081_index]: http://hadoop102:8081/index
[ae22e65aa09d4fca8dc133d94b5e933b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ae22e65aa09d4fca8dc133d94b5e933b.png
[1ba3a433027045d0a946a332fb9d45de.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/1ba3a433027045d0a946a332fb9d45de.png
[3a4d46070b4f4bbfaf67ed757ce0580b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/3a4d46070b4f4bbfaf67ed757ce0580b.png
[15dca344632543e8a6335ffe2e237b24.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/15dca344632543e8a6335ffe2e237b24.png
[eb6a6c6f6912451e82519b4169c8b31d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/eb6a6c6f6912451e82519b4169c8b31d.png