Amazon Athena Hortonworks Konnektor - Amazon Athena
VoraussetzungenEinschränkungenBedingungenParameterDatentypunterstützungPartitionen und SplitsLeistungPassthrough-AbfragenLizenzinformationenWeitere Ressourcen

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Amazon Athena Hortonworks Konnektor

Der Amazon Athena-Konnektor für Hortonworks ermöglicht es Amazon Athena, SQL-Abfragen auf der Cloudera-Hortonworks-Datenplattform auszuführen. Der Konnektor wandelt Ihre Athena-SQL-Abfragen in ihre äquivalente HiveQL-Syntax um.

Voraussetzungen

Einschränkungen

  • Schreiboperationen wie DDL werden nicht unterstützt.

  • In einem Multiplexer-Setup werden der Überlauf-Bucket und das Präfix von allen Datenbank-Instances gemeinsam genutzt.

  • Alle relevanten Lambda-Grenzwerte. Weitere Informationen finden Sie unter Lambda quotas (Lambda-Kontingente) im AWS Lambda -Entwicklerhandbuch.

Bedingungen

Die folgenden Begriffe beziehen sich auf den Hortonworks Hive-Konnektor.

  • Datenbank-Instance – Jede Instance einer Datenbank, die On-Premises, in Amazon EC2 oder auf Amazon RDS bereitgestellt wird.

  • Handler – Ein Lambda-Handler, der auf Ihre Datenbank-Instance zugreift. Ein Handler kann für Metadaten oder für Datensätze verwendet werden.

  • Metadaten-Handler – Ein Lambda-Handler, der Metadaten von Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Record Handler – Ein Lambda-Handler, der Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Composite Handler – Ein Lambda-Handler, der sowohl Metadaten als auch Datensätze aus Ihrer Datenbank-Instance abruft.

  • Eigenschaft oder Parameter – Eine Datenbankeigenschaft, die von Handlern zum Extrahieren von Datenbankinformationen verwendet wird. Sie konfigurieren diese Eigenschaften als Lambda-Umgebungsvariablen.

  • Verbindungszeichenfolge – Eine Textzeichenfolge, die verwendet wird, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

  • Katalog — Ein nicht bei Athena registrierter AWS Glue Katalog, der ein erforderliches Präfix für die connection_string Immobilie ist.

  • Multiplex-Handler – Ein Lambda-Handler, der mehrere Datenbankverbindungen akzeptieren und verwenden kann.

Parameter

Verwenden Sie die Lambda-Umgebungsvariablen in diesem Abschnitt, um den Hortonworks-Hive-Konnektor zu konfigurieren.

Verbindungszeichenfolge

Verwenden Sie eine JDBC-Verbindungszeichenfolge im folgenden Format, um eine Verbindung zu einer Datenbank-Instance herzustellen.

hive://${jdbc_connection_string}

Verwenden eines Multiplexing-Handlers

Sie können einen Multiplexer verwenden, um mit einer einzigen Lambda-Funktion eine Verbindung zu mehreren Datenbank-Instances herzustellen. Anfragen werden anhand des Katalognamens weitergeleitet. Verwenden Sie die folgenden Klassen in Lambda.

Handler Klasse
Composite Handler HiveMuxCompositeHandler
Metadaten-Handler HiveMuxMetadataHandler
Record Handler HiveMuxRecordHandler

Multiplex-Handler-Parameter

Parameter Beschreibung
$catalog_connection_string Erforderlich Eine Verbindungszeichenfolge einer Datenbank-Instance. Stellen Sie der Umgebungsvariablen den Namen des in Athena verwendeten Katalogs voran. Wenn zum Beispiel der bei Athena registrierte Katalog myhivecatalog ist, dann lautet der Name der Umgebungsvariablen myhivecatalog_connection_string.
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge. Diese Zeichenfolge wird verwendet, wenn der Katalog lambda:${AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME} ist.

Die folgenden Beispieleigenschaften gelten für eine Hive MUX Lambda-Funktion, die zwei Datenbankinstanzen unterstützt: hive1 (die Standardeinstellung) und hive2.

Eigenschaft Wert
default hive://jdbc:hive2://hive1:10000/default?${Test/RDS/hive1}
hive_catalog1_connection_string hive://jdbc:hive2://hive1:10000/default?${Test/RDS/hive1}
hive_catalog2_connection_string hive://jdbc:hive2://hive2:10000/default?UID=sample&PWD=sample

Bereitstellen von Anmeldeinformationen

Um einen Benutzernamen und ein Kennwort für Ihre Datenbank in Ihrer JDBC-Verbindungszeichenfolge anzugeben, können Sie Eigenschaften von Verbindungszeichenfolgen oder AWS Secrets Manager verwenden.

  • Verbindungszeichenfolge – Ein Benutzername und ein Kennwort können als Eigenschaften in der JDBC-Verbindungszeichenfolge angegeben werden.

    Wichtig

    Als bewährte Sicherheitsmethode sollten Sie keine fest kodierten Anmeldeinformationen in Ihren Umgebungsvariablen oder Verbindungszeichenfolgen verwenden. Informationen zum Verschieben von hartcodierten Geheimnissen nach finden Sie im AWS Secrets Manager Benutzerhandbuch unter Verschieben von hartcodierten AWS Secrets Manager Geheimnissen nach.AWS Secrets Manager

  • AWS Secrets Manager— Um die Athena Federated Query-Funktion verwenden zu können AWS Secrets Manager, muss die mit Ihrer Lambda-Funktion verbundene VPC über Internetzugang oder einen VPC-Endpunkt verfügen, um eine Verbindung zu Secrets Manager herzustellen.

    Sie können den Namen eines Geheimnisses in AWS Secrets Manager Ihre JDBC-Verbindungszeichenfolge eingeben. Der Konnektor ersetzt den geheimen Namen durch username- und password-Werte von Secrets Manager.

    Für Amazon RDS-Datenbank-Instances ist diese Unterstützung eng integriert. Wenn Sie Amazon RDS verwenden, empfehlen wir dringend, eine Rotation der Anmeldeinformationen zu verwenden AWS Secrets Manager . Wenn Ihre Datenbank Amazon RDS nicht verwendet, speichern Sie die Anmeldeinformationen als JSON im folgenden Format:

    {"username": "${username}", "password": "${password}"}
Beispiel einer Verbindungszeichenfolge mit einem geheimen Namen

Die folgende Zeichenfolge hat den geheimen Namen ${Test/RDS/hive1host}.

hive://jdbc:hive2://hive1host:10000/default?...&${Test/RDS/hive1host}&...

Der Konnektor verwendet den geheimen Namen, um Secrets abzurufen und den Benutzernamen und das Kennwort bereitzustellen, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

hive://jdbc:hive2://hive1host:10000/default?...&UID=sample2&PWD=sample2&...

Derzeit erkennt der Hortonworks-Hive-Konnektor die UID- und PWD-JDBC-Eigenschaften.

Verwenden eines einzelnen Verbindungs-Handlers

Sie können die folgenden Einzelverbindungsmetadaten und Record Handler verwenden, um eine Verbindung zu einer einzelnen Hortonworks Hive-Instance herzustellen.

Handler-Typ Klasse
Composite Handler HiveCompositeHandler
Metadaten-Handler HiveMetadataHandler
Record Handler HiveRecordHandler

Parameter für Einzelverbindungs-Handler

Parameter Beschreibung
default Erforderlich Die standardmäßige Verbindungszeichenfolge.

Die Einzelverbindungs-Handler unterstützen eine Datenbank-Instance und müssen einen default-Verbindungszeichenfolgenparameter bereitstellen. Alle anderen Verbindungszeichenfolgen werden ignoriert.

Die folgende Beispieleigenschaft gilt für eine einzelne Hortonworks Hive-Instance, die von einer Lambda-Funktion unterstützt wird.

Eigenschaft Wert
default hive://jdbc:hive2://hive1host:10000/default?secret=${Test/RDS/hive1host}

Überlauf-Parameter

Das Lambda-SDK kann Daten an Amazon S3 übertragen. Alle Datenbank-Instances, auf die mit derselben Lambda-Funktion zugegriffen wird, werden an denselben Speicherort verschoben.

Parameter Beschreibung
spill_bucket Erforderlich Überlauf-Bucket-Name.
spill_prefix Erforderlich Schlüssel-Prefix für den Überlauf-Bucket.
spill_put_request_headers (Optional) Eine JSON-codierte Zuordnung von Anforderungsheadern und Werten für die Amazon-S3-putObject-Anforderung, die für den Überlauf verwendet wird (z. B. {"x-amz-server-side-encryption" : "AES256"}). Weitere mögliche Header finden Sie PutObjectin der Amazon Simple Storage Service API-Referenz.

Datentypunterstützung

Die folgende Tabelle zeigt die entsprechenden Datentypen für JDBC, Hortonworks Hive und Arrow.

JDBC Hortonworks Hive Arrow
Boolesch Boolesch Bit
Ganzzahl TINYINT Tiny
Short SMALLINT Smallint
Ganzzahl INT Int
Long BIGINT Bigint
float float4 Float4
Double float8 Float8
Datum date DateDay
Zeitstempel Zeitstempel DateMilli
String VARCHAR Varchar
Bytes bytes Varbinary
BigDecimal Dezimal Dezimal
ARRAY N.z. (siehe Hinweis) Auflisten
Anmerkung

Derzeit unterstützt Hortonworks Hive nicht die Aggregattypen ARRAY, MAP, STRUCT oder UNIONTYPE. Spalten mit Aggregattypen werden als VARCHAR-Spalten in SQL behandelt.

Partitionen und Splits

Partitionen werden verwendet, um zu bestimmen, wie Splits für den Konnektor generiert werden. Athena konstruiert eine synthetische Säule vom Typ varchar, die das Partitionierungsschema für die Tabelle darstellt, das dem Konnektor beim Generieren von Splits hilft. Der Konnektor ändert nicht die eigentliche Tabellendefinition.

Leistung

Hortonworks Hive unterstützt statische Partitionen. Der Athena-Hortonworks-Hive-Konnektor kann Daten von diesen Partitionen parallel abrufen. Wenn Sie sehr große Datenmengen mit einheitlicher Partitionsverteilung abfragen möchten, wird eine statische Partitionierung dringend empfohlen. Die Auswahl einer Teilmenge von Spalten beschleunigt die Abfragelaufzeit erheblich und reduziert die gescannten Daten. Der Hortonworks-Hive-Konnektor ist aufgrund der Gleichzeitigkeit widerstandsfähig gegenüber Drosselung.

Der Athena-Hortonworks-Hive-Konnektor führt einen Prädikat-Pushdown durch, um die von der Abfrage gescannten Daten zu verringern. LIMIT-Klauseln, einfache Prädikate und komplexe Ausdrücke werden an den Konnektor weitergegeben, um die Menge der gescannten Daten und die Laufzeit der Abfrage zu verringern.

LIMIT-Klauseln

Eine LIMIT N-Anweisung reduziert die von der Abfrage durchsuchten Daten. Mit LIMIT N-Pushdown gibt der Konnektor nur N Zeilen an Athena zurück.

Prädikate

Ein Prädikat ist ein Ausdruck in der WHERE-Klausel einer SQL-Abfrage, der einen booleschen Wert ergibt und Zeilen auf der Grundlage mehrerer Bedingungen filtert. Der Athena-Hortonworks-Hive-Konnektor kann diese Ausdrücke kombinieren und sie direkt an Hortonworks Hive weiterleiten, um die Funktionalität zu erweitern und die Menge der gescannten Daten zu reduzieren.

Die folgenden Operator des Athena-Hortonworks-Hive-Konnektors unterstützen Prädikat-Pushdown:

  • Boolean: UND, ODER, NICHT

  • Gleichheit: GLEICH, NICHT GLEICH, WENIGER_ALS, WENIGER_ODER_GLEICH, GRÖSSER_ALS, GRÖSSER_ODER_GLEICH, IST_NULL

  • Arithmetik: ADDIEREN, SUBTRAHIEREN, MULTIPLIZIEREN, DIVIDIEREN, MODULIEREN, NEGIEREN

  • Andere: WIE_MUSTER, IN

Beispiel für einen kombinierten Pushdown

Kombinieren Sie für erweiterte Abfragefunktionen die Pushdown-Typen wie im folgenden Beispiel:

SELECT * 
FROM my_table 
WHERE col_a > 10 
    AND ((col_a + col_b) > (col_c % col_d))
    AND (col_e IN ('val1', 'val2', 'val3') OR col_f LIKE '%pattern%') 
LIMIT 10;

Passthrough-Abfragen

Der Hortonworks Hive-Connector unterstützt Passthrough-Abfragen. Passthrough-Abfragen verwenden eine Tabellenfunktion, um Ihre vollständige Abfrage zur Ausführung an die Datenquelle weiterzuleiten.

Um Passthrough-Abfragen mit Hortonworks Hive zu verwenden, können Sie die folgende Syntax verwenden:

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'query string'
        ))

Mit der folgenden Beispielabfrage wird eine Abfrage an eine Datenquelle in Hortonworks Hive weitergeleitet. Die Abfrage wählt alle Spalten in der customer Tabelle aus und begrenzt die Ergebnisse auf 10.

SELECT * FROM TABLE(
        system.query(
            query => 'SELECT * FROM customer LIMIT 10'
        ))

Lizenzinformationen

Durch die Verwendung dieses Connectors erkennen Sie die Einbindung von Komponenten von Drittanbietern an. Eine Liste dieser Komponenten finden Sie in der Datei pom.xml für diesen Connector und stimmen den Bedingungen der jeweiligen Drittanbieterlizenzen zu, die in der Datei LICENSE.txt auf GitHub .com enthalten sind.

Weitere Ressourcen

Die neuesten Informationen zur JDBC-Treiberversion finden Sie in der Datei pom.xml für den Hortonworks Hive-Connector auf .com. GitHub

Weitere Informationen zu diesem Connector finden Sie auf der entsprechenden Website unter .com. GitHub