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人生本来就是一场修行...

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pika编译及运行

1.基于https://github.com/Qihoo360/pika/的v3.1.1版本，定制出适合业务要求的功能改进版。
https://github.com/kxtry/pika是在v3.1.1基础上，新增了incrbyrange(key,val,min, max)及hincrbyrange(key,val,min, max)这两个命令。
2.官方提供的编译是直接基于docker的编译。

编译Dockerfile文件。
docker build -t pika .

3.提取编译后结果，也可以直接用该容器运行应用

运行应用：
docker run pika:latest bash -c "./bin/pika -c ./conf/pika.conf"
也可提取相关应用至宿主机运行。
docker cp 容器名：/pika/output ./  #docker cp ce4541cc4627:/pika/output ./

4.提取出来的应用，在宿主机上运行，需要安装相关依赖。

安装epel源。
rpm -ivh https://mirrors.ustc.edu.cn/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
安装glog和protobuf的动态连接库。
sudo yum install -y glog protobuf  #编译时，对应的是glog-devel 和protobuf-devel
如果仍然无法运行，则执行strace ./pika或ldd pika来检查缺少哪些动态库。

5. 运行：

docker run pika:latest bash -c "./bin/pika -c ./conf/pika.conf"

mgo慢查2

1）如果只是查看，可以直接登录mongodb，查询

mongo -authenticationDatabase admin -u ksc_admin -p xxxx –authenticationMechanism SCRAM-SHA-1

>use local

> db.oplog.rs.find({ ts : { $lt : Timestamp(1546401000, 1), $gt : Timestamp(1546399200, 1) } })

其中Timestamp是时间戳，与日期时间格式转化可以使用 https://tool.lu/timestamp

2）提取到文件，json格式

编辑一个.js文件如下：

vi aa.js

var c = db.oplog.rs.find({ ts : { $lt : Timestamp(1546401000, 1), $gt : Timestamp(1546399200, 1) } })
while(c.hasNext()) {
printjson(c.next());
}

使用mongo shell执行这个文件，结果写到文件result.js

mongo 10.81.5.45:27017/local -authenticationDatabase admin -u ksc_admin -p xxxx –authenticationMechanism SCRAM-SHA-1 aa.js> result.js

这样这段时间产生的oplog就以json格式写到了result.js文件里，可以使用vi查看
提取对应时间段的oplog看看
MongoDB复制集正确的连接方式

mongodb://user:password@host1:port1,host2:port2/database?authSource=admin[&option1][&option2][&option3]…
举例如下：
mongodb://username:password@10.0.0.1:27017,10.0.0.2:27017/dbname?authSource=admin&replicaSet=”xxxxxxxxxxxxxxxxxxx”&readPreference=secondaryPreferred

username:password –用户名，密码
host:port需要把主从都写上，用逗号隔开都写上、都写上、都写上
dbname: 数据库名
authSource=admin 通过admin库对登录的用户名和密码进行认证

可选项：
replicaSet=”xxxxxxxxxxxxxxxxxxx” 复制集的名称，在我们云数据库上指实例ID，可以写上
readPreference=secondaryPreferred 设置读写分离

mongodb慢查询

通过 db.system.profile.find() 查看当前所有的慢查询日志，这个需要use db，然后查db下的慢查询

查询当前时间段最慢的一条

db.system.profile.find().limit(1).sort({ millis : -1 }).pretty()

查看最近的一条：

db.system.profile.find().sort({$natural: -1}).limit(1)
查看最老的一条：
db.system.profile.find().sort({$natural: 1}).limit(1)
查询某个时间段的慢查询

切换到对应的数据库下：

var c = db.system.profile.find({ ts : { $gt : ISODate(“2019-02-15T00:00:00.197Z”), $lt : ISODate(“2019-02-23T08:43:02.197Z”) } })
while(c.hasNext()) {
printjson(c.next());
}

sparksql的操作实践

KMR
1.登录KMR
2.切换致spark帐号【su – spark】
3.进入spark-shell的命令行操作界面

spark-shell --master=yarn

4.常见命令如下

spark.sql("create external table bhabc(`userid` bigint,`id` int,`date` string,`count` bigint,`opcnt` int,`start` int,`end` int) partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ','  stored as sequencefile location '/data/behavior/bh_abc_dev'").show
spark.sql("show tables").show
spark.sql("show databases").show
spark.sql("show tables").show
spark.sql("show partitions bhwps").show
spark.sql("alter table bhwps add partition(dt='2019-05-21')").show
spark.sql("select * from bhwps where dt between '2019-05-15' and '2019-05-31' order by `count` desc").show
spark.sql("alter table bhwps add partition(dt='2019-06-22') partition(dt='2019-06-23')").show增加多个分区
spark.sql("msck repair table bhwps").show 修复分区就是重新同步hdfs上的分区信息。
spark.sql("show partitions bhraw").show(100,false) 可以显示超过20个记录。

5.常见问题：
》目录权限问题
可以用hdfs dfs -chown -r /path来修改目录权限。

清理垃圾桶
hdfs dfs -expunge

普通用户也可重启nginx

1.修改nginx.conf为abc:root启动

  user  abc abc;  #以普通用户启，但实际上是master为root,worker进程是abc。
或 
  user abc root;

2.修改nginx

chown root nginx #nginx必须是root用户拥有者。
chmod a+s nginx  #把x属性改为s属性。
ll nginx
-rwsr-sr-x 1 root root 2030760 Mar  5 11:52 nginx

阿里云Docker私人专属镜像加速

vim /etc/docker/daemon.json

https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors

{
“bip”:”192.168.55.1/24″,
“registry-mirrors”: [“https://2na48vbddcw.mirror.aliyuncs.com”]
}

把我常用的字母移除到只有8个字母。
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

HIVE的sequenceFile的操作常用命令

sequencefile是一组Key和Value的健值对。在实际中HIVE创建表时，key是没有无意义的。它只根据value的格式进行切换数据。
0.登录容器并连接上hive

docker-compose -f docker-compose-hive.yml exec hive-server  bash
/opt/hive/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000

1.建表

 
create external table sfgz(
     `idx` string,
     `userid` string,
     `flag` string,
     `count` string,
     `value` string,
     `memo` string)
  partitioned by (dt string)
  row format delimited fields terminated by ','
  stored as sequencefile
  location '/user/sfgz';

2.分区加载
方法一：
hadoop fs -mkdir -p /user/sfgz/dt=2010-05-06/
hadoop fs -put /tools/mytest.txt.sf /user/sfgz/dt=2019-05-17
hadoop fs -put /tools/mytest.txt.sf /user/sfgz/dt=2010-05-04
这样是无法直接被hive所识别的，必须用alter table partition的命令把相应的分区表加入至数据库中，才能正常访问。
方法二，加载完就可以直接查询的：
load data local inpath ‘/tools/mytest.txt.sf’ into table sfgz partition(dt=’2009-03-01′);这种方法是可以直接查询了。
load data local inpath ‘/tools/mytest.gzip.sf’ into table sfgz partition(dt=’2000-03-02′);
3. 检查分区信息：
show partitions sfgz;
4. 添加分区
alter table sfgz add partition(dt=’2000-03-03′);
5. 插入一条记录：

   insert into sfgz partition(dt='2019-05-16')values('idx3','uid6','5','6','34.7','uid3test2');

6. 统计指令：
select count(*) from sfgz; 在KMR中不支持这种方式。
select count(idx) from sfgz; 在KMR中只支持这种方式。
6. 其它常见命令
show databases;
use database;
whow tables;
select * from sfgz where dt=’2000-03-03′;
msck repair table sfgz; 分区修复指令：

docker-hive的操作验试

1.下载docker镜像库：https://github.com/big-data-europe/docker-hive.git，并安装它。
2.修改其docker-compose.yml文件，为每个容器增加上映射。

version: "3"
 
services:
  namenode:
    image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop2.7.4-java8
    volumes:
      - /data/namenode:/hadoop/dfs/name
      - /data/tools:/tools
    environment:
      - CLUSTER_NAME=test
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    ports:
      - "50070:50070"
  datanode:
    image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop2.7.4-java8
    volumes:
      - /data/datanode:/hadoop/dfs/data
      - /data/tools:/tools
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    environment:
      SERVICE_PRECONDITION: "namenode:50070"
    ports:
      - "50075:50075"
  hive-server:
    image: bde2020/hive:2.3.2-postgresql-metastore
    volumes:
      - /data/tools:/tools
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    environment:
      HIVE_CORE_CONF_javax_jdo_option_ConnectionURL: "jdbc:postgresql://hive-metastore/metastore"
      SERVICE_PRECONDITION: "hive-metastore:9083"
    ports:
      - "10000:10000"
  hive-metastore:
    image: bde2020/hive:2.3.2-postgresql-metastore
    volumes:
      - /data/tools:/tools
    env_file:
      - ./hadoop-hive.env
    command: /opt/hive/bin/hive --service metastore
    environment:
      SERVICE_PRECONDITION: "namenode:50070 datanode:50075 hive-metastore-postgresql:5432"
    ports:
      - "9083:9083"
  hive-metastore-postgresql:
    image: bde2020/hive-metastore-postgresql:2.3.0
    volumes:
      - /data/tools:/tools
 
  presto-coordinator:
    image: shawnzhu/prestodb:0.181
    volumes:
      - /data/tools:/tools
    ports:
      - "8080:8080"

2.创建测试文本

1,xiaoming,book-TV-code,beijing:chaoyang-shagnhai:pudong
2,lilei,book-code,nanjing:jiangning-taiwan:taibei
3,lihua,music-book,heilongjiang:haerbin
3,lihua,music-book,heilongjiang2:haerbin2
3,lihua,music-book,heilongjiang3:haerbin3

3.启动并连接HIVE服务。

docker-compose up -d
docker-compose exec hive-server bash
/opt/hive/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000

4.创建外部表

create external table t2(
    id      int
   ,name    string
   ,hobby   array<string>
   ,add     map<String,string>
)
row format delimited
fields terminated by ','
collection items terminated by '-'
map keys terminated by ':'
location '/user/t2'

5.文件上传到上步骤中的目录内。
方法1：在HIVE的beeline终端中采用：
load data local inpath ‘/tools/example.txt’ overwrite into table t2; 删除已经存在的所有文件，然后写入新的文件。
load data local inpath ‘/tools/example.txt’ into table t2; 在目录中加入新的文件【差异在overwrite】。
方法2：用hadoop fs -put的文件上传功能。
hadoop fs -put /tools/example.txt /user/t2 文件名不改变。
hadoop fs -put /tools/example.txt /user/t2/1.txt 文件名为1.txt
6.在HIVE命令行中验证

select * from t2;  上传一次文件，执行一次。

7.在hadoop的文件管理器，也可以浏览到新上传的文件。

同一个文件中的记录是会自动作去重处理的。

——————————————-
如果是sequencefile呢？
1.检验sequencefile的内容。
hadoop fs -Dfs.default.name=file:/// -text /tools/mytest.gzip.sf 废弃的
hadoop fs -Dfs.defaultFS=file:/// -text /tools/mytest.txt.sf

实际内容是：

2.建表

  create external table sfgz(
     `idx` string,
     `userid` string,
     `flag` string,
     `count` string,
     `value` string,
     `memo` string)
  partitioned by (dt string)
  row format delimited fields terminated by ','
  stored as sequencefile
  location '/user/sfgz';

3.上传文件

方法一：
hadoop fs -mkdir -p /user/sfgz/dt=2010-05-06/
hadoop fs -put /tools/mytest.txt.sf /user/sfgz/dt=2019-05-17
hadoop fs -put /tools/mytest.txt.sf /user/sfgz/dt=2010-05-04
这种方法，还需要人为Reload一下才行，其reload指令是：
方法二：
load data local inpath '/tools/mytest.txt.sf' into table sfgz partition(dt='2009-03-01');这种方法是可以直接查询了。
load data local inpath '/tools/mytest.gzip.sf' into table sfgz partition(dt='2000-03-02');

spark/hive的镜像Github

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https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home#Home-UserDocumentation

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