标签：ima 特点 rod 大数 sql 情况 oop catalog col
2018年已经结束，2019已经到来，正所谓“一笔狗销，猪事顺利”，作为一个技术人员，这一年真是不平凡的一年，也是受益匪浅的一年。无论技术还是其他都有一些见识和认识 这使我很欣慰。然而今天只说工作，只说编码，只说技术，只说大数据。本是开发出身的我，有幸进入的某个央企的大数据实时计算项目。从开发到测试，从测试到运维，总运维到架构。有些像hadoop生态结构，多的眼花缭乱。死记硬背不是上策，消化不良就受内伤了。慢慢消化循序渐进脚踏实地才是王道，这也是我写这个年终总结的初衷。
2018年技术大事记，按照时间排序：
1，KAFKA的客户端producer 和 consumer 优化。
2，HADOOP之HBASE的备份以及优化。
3，KERBEROS的部署和使用。
4，SQOOP，HIVE，presto，impala 测试和验证。
下面详细介绍一些上述的功能和设计，在此过程，我尽量回忆使用正确的语言加以描述整个优化的过程，当然伴随一些业务需求的描述。
kafka我们已经使用2年了，目前只是使用到0.9.0版本。作为采集层这是一个很好的工具，正如所说：分布式、可划分的、冗余备份的持久性日志服务，他的特点：发布订阅模型、动态伸缩的高性能消息处理、持久化数据。这里我们着重讲解生产客户端和消费客户端以及 优化。
生产发送过程图如下所示：
在生产produce端，有些业务特点是：发送数据慢、一条数据量大、避免重复。在这个过程中需要注意单条消息大小的限制和batch队列的限制，不然一个队列装不下一条消息，配置参数参考：
broker端：message.max.bytes 接收的一条消息大小限制。
producer端：batch.size RecordBatch的最大容量。默认值是16384（16KB）。如果一个消息体比较大，就要设置大一些。
消费端consumer过程图如下所示：
在业务数据消费过程中，遇到如下需求：消息进度跟不上，或者在消费一条数据阻塞卡主。这就需要跳跃式消费。目前所知这是消费者高阶API跳跃式消费的唯一方式，代码如下：
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "10.20.49.175:9092,10.20.49.176:9092,10.20.49.177:9092,10.20.49.178:9092,10.20.49.179:9092"); props.put("group.id", "N3S1"); props.put("enable.auto.commit", false);//true是自动提交 false是手动提交 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //反序列化程序类，用于实现Deserializer接口的值。 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); TopicPartition partition0 = new TopicPartition("N3S",9); consumer.assign(Arrays.asList(partition0)); consumer.seek(partition0, 16669); consumer.commitSync(); TopicPartition partition1 = new TopicPartition("N3S",15); consumer.assign(Arrays.asList(partition1)); consumer.seek(partition1, 16677); consumer.commitSync();
hbase我们已经使用了2年了 。所以数据的重要性不言而喻，这就需要一个非常好的备份策略。我们最终选择了快照备份方法。这个方法备份方便，但是hdfs的数据不能受到不可恢复的破坏。备份脚本为：
第一部分生成执行hbase脚本：
#!/bin/bash
#Name:hbase_snapshot
#This is snapshot of hbase
snapTime=`date +%Y%m%d`
tableNameArr=`echo list|hbase shell|tail -n 1`
tableStr=`echo "$tableNameArr" | sed ‘s/"//g‘ | sed ‘s/\[//g‘ | sed ‘s/\]//g‘`
echo "$tableStr"
echo "">/zook/hbaseShell/hbase.out
OLD_IFS="$IFS"
IFS=","
arr=($tableStr)
IFS="$OLD_IFS"
for s in ${arr[@]}
do
echo "snapshot ‘$s‘,‘`date +%Y%m%d%H`_snapshot_$s‘" >>/zook/hbaseShell/hbase.out
#echo "snapshot ‘$s‘,‘`date +%Y%m%d%H`_snapshot_$s‘" |hbase shell
#echo "time is ::"`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`
#echo "name is ::"`date +%Y%m%d%H`_snapshot_$s
#echo "snapshot ‘$s‘,‘`date -d ‘-1 day‘ +%Y%m%d`_snapshot_$s‘" |hbase shell
#echo `date -d ‘-1 day‘ +%Y%m%d`
done
echo "exit" >>/zook/hbaseShell/hbase.out
第二部分执行备份脚本进行备份：
#!/bin/bash hbase shell /zook/hbaseShell/hbase.out>>/zook/hbaseShell/snapshot.out echo "">/zook/hbaseShell/hbase.out
备份之后的恢复过程：
第一步：把备份的快照传输备份到log-hbase集群
hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot $snapName -copy-to hdfs://10.20.49.171:8022/hbase
第二步：初始化hbase集群
停止hbase
删除zookeeper 目录 重启
rmr /hbase
删除 hadoop 目录，并清空回收站数据
举例：hadoop fs -rmr /hbase/data/hbase/meta
启动hbase
第三步：把log-hbase的快照在传输到hbase集群中
第四步：创建表
第五步：恢复数据
Disable ‘tablename’
Restore_snapshot ‘snapshotname’
Enable ‘tablename’
在大数据中安全中，kerberos算是比较突出的一个安全插件了。因为大部分大数据组件都是分布式网络请求为主，所以像kerberos这种网络认证就显得很重要了。kerberos的设计目标就是通过密钥系统统称为客户机/服务器应用程序提供强大的认证服务。该认证过程的实现不依赖于主机操作系统的认证，无需基于主机地址的信任，不要求网络上所有主机的物理安全，并且假定网络上传送的数据包可以被任意的读取、修改和插入数据。在以上情况下，kerberos作为一种可信任的第三方认证服务，是通过传统的密码技术执行认证服务的。认证过程可以参考：
kinit命令使用规范
kinit [ -l lifetime ] [ -r renewable_life ] [ -f ] [ -p ] [ -A ] [ -s start_time ] [ -S target_service ] [ -k [ -t keytab_file ] ] [ -R ] [ -v ] [ -u ] [ -c cachename ] [ principal ]
klist命令使用规范
klist [[ -c] [ -f] [ -e] [ -s] [ -a] [ -n]] [ -k [ -t] [ -K]] [ name]
这部分主要是测试和验证sqoop，hive，presto和impala的使用。简单部署图：
sqoop命令使用：
sqoop import -D mapreduce.job.name=mio_log_txt_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=mio_log --target-dir /user/hive/mio_log3/000005/ --split-by mio_log_id --hive-import -m 20 --hive-database rtcp --hive-table mio_log_txt_test sqoop import -D mapreduce.job.name=std_contract_txt_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=std_contract --target-dir /user/hive/std_contract/000003/ --split-by cntr_id --hive-import -m 5 --hive-database rtcp --hive-table std_contract_txt_test sqoop import -D mapreduce.job.name=customer_txt_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=customer --target-dir /user/hive/customer/000003/ --split-by id_num --hive-import -m 5 --hive-database rtcp --hive-table customer_txt_test sqoop import -D mapreduce.job.name=psn_customer_txt_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=psn_customer --target-dir /user/hive/psn_customer/000003/ --split-by id_num --hive-import -m 5 --hive-database rtcp --hive-table psn_customer_txt_test sqoop import -D mapreduce.job.name=mio_log_parquet_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=mio_log --target-dir /user/hive/mio_log/000001/ --split-by mio_log_id --hive-import --hive-database rtcp --hive-table mio_log_parquet_test -m 40 --delete-target-dir --as-parquetfile sqoop import -D mapreduce.job.name=std_contract_parquet_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=std_contract --target-dir /user/hive/std_contract/000001/ --split-by cntr_id --hive-import --hive-database rtcp --hive-table std_contract_parquet_test -m 10 --delete-target-dir --as-parquetfile sqoop import -D mapreduce.job.name=customer_parquet_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=customer --target-dir /user/hive/customer/000001/ --split-by id_num --hive-import --hive-database rtcp --hive-table customer_parquet_test -m 5 --delete-target-dir --as-parquetfile sqoop import -D mapreduce.job.name=psn_customer_parquet_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=psn_customer --target-dir /user/hive/customer/000001/ --split-by id_num --hive-import --hive-database rtcp --hive-table psn_customer_parquet_test -m 5 --delete-target-dir --as-parquetfile sqoop import -D mapreduce.job.name=mio_log_orc_test --connect ‘jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core‘ --username sa --password Sql2014 --table=mio_log --split-by mio_log_id --hcatalog-database rtcp --hcatalog-table mio_log_orc_test --create-hcatalog-table --hcatalog-storage-stanza "stored as orcfile" -m 20 sqoop import -D mapreduce.job.name=std_contract_orc_test --connect ‘jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core‘ --username sa --password Sql2014 --table=std_contract --split-by cntr_id --hcatalog-database rtcp --hcatalog-table std_contract_orc_test --create-hcatalog-table --hcatalog-storage-stanza "stored as orcfile" -m 20 sqoop import -D mapreduce.job.name=customer_orc_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=customer --split-by id_num --hcatalog-database rtcp --create-hcatalog-table --hcatalog-table customer_orc_test -m 5 --hive-database rtcp --hcatalog-storage-stanza "stored as orcfile" sqoop import -D mapreduce.job.name=psn_customer_orc_test --connect "jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;database=incrv8_core" --username sa --password Sql2014 --table=psn_customer --split-by id_num --create-hcatalog-table --hcatalog-database rtcp --hcatalog-table psn_customer_orc_test -m 5 --hive-database rtcp --hcatalog-storage-stanza "stored as orcfile"
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