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。

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