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
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