实时 Hive 数据转换？答案

【问题标题】：Hive data transformations in real time?实时 Hive 数据转换？
【发布时间】：2020-02-13 14:53:22
【问题描述】：

我有以下数据管道：

一个进程向 Kafka 写入消息
Spark 结构化流应用程序正在侦听新的 Kafka 消息并将它们原样写入 HDFS
批处理 Hive 作业每小时运行一次，并从 HDFS 读取新摄取的消息，并通过一些中等复杂的 INSERT INTO 语句填充一些表（我没有可用的物化视图）。编辑：基本上在我的 Hive 工作之后，我有 Table1 存储原始数据，然后是另一个表 Table2 = fun1(Table1)，然后 Table1 em>Table3 = fun2(Table2)，然后 Table4 = join(Table2, Table3) 等等。Fun 是选择或聚合。
Tableau 仪表板将我编写的数据可视化。

如您所见，第 3 步使我的管道不是实时的。为了使我的管道完全实时，您有什么建议？编辑：我想要 Table1，... TableN 实时更新！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

完全不建议将 Hive 与 Spark Streaming 结合使用。由于 Spark 流式传输的目的是具有低延迟。 Hive 引入了可能的最高延迟 (OLAP)，因为它在后端执行 MR/Tez 作业（取决于 hive.execution.engine）。

建议：将火花流与 HBASE、Phoenix 等低延迟数据库一起使用。

解决方案：开发一个以 Kafka 为源的 Spark 流式作业，并使用自定义接收器将数据写入 Hbase/Phoenix。

【讨论】：

谢谢。但是，我应该在哪里进行数据转换（table1，... tableN）？直接在 Spark 中并将每个结果写入不同的表？我认为有一种物化视图会实时更新自己……但也许我完全错了。
为什么选择 Spark Streaming？这对于结构化流媒体已弃用。 Kafka Connect 也存在
数据转换应该在 Spark 中使用 SQL/功能转换来完成。由于惰性、内存计算和优化的查询计划，它非常快。 Spark - DStreams 已被弃用。 Spark Streaming/Structured streaming 是一样的。

【解决方案2】：

引入 HDFS 显然不是实时的。 MemSQL 或 Druid/Imply 提供更多来自 Kafka 的实时摄取

您需要历史数据来执行汇总和聚合。 Tableau 可以缓存数据集，但它本身不会持久存储。因此，您需要一些存储空间，并且您选择使用 HDFS 而不是数据库。

注意：Hive / Presto 可以直接从 Kafka 读取。因此，您甚至不需要 Spark。

如果您想从 Kafka 进行滚动聚合并使其可查询，则可以使用 KSQL，或者您可以编写自己的 Kafka Streams 解决方案

【讨论】：