前言
关于Alluxio的操作一定要推荐一把官网文档，里面官网的文档我个人觉得是最好的，这次操作整合的目标也是把官网的例子在自己的环境中跑成功。
官网Hive整合Alluxio
环境准备
Hive针对不够是hdfs也好，alluxio也好其实都是一个client的操作，针对配置目标也是让hive可以正常读写alluxio的路径就行。
根据自己的环境情况，在conf/hive-env.sh设置设置client jar包：
$ export HIVE_AUX_JARS_PATH=/<PATH_TO_ALLUXIO>/client/alluxio-2.2.0-client.jar:${HIVE_AUX_JARS_PATH}
本地的目标是在hive中建立一个表，需要用到数据，我下载了一个小的：
wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
解压之后如下，后面需要用到里面的数据：
[hdfs@daas-service-01 ml-100k]$ pwd
/home/hdfs/ml-100k
[hdfs@daas-service-01 ml-100k]$ ll
total 15776
-rwxr-x--- 1 hdfs hdfs 716 Jul 20 2000 allbut.pl
-rwxr-x--- 1 hdfs hdfs 643 Jul 20 2000 mku.sh
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 6750 Jan 30 2016 README
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1586544 Mar 9 2001 u1.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 392629 Mar 9 2001 u1.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1583948 Mar 9 2001 u2.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 395225 Mar 9 2001 u2.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1582546 Mar 9 2001 u3.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 396627 Mar 9 2001 u3.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1581878 Mar 9 2001 u4.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 397295 Mar 9 2001 u4.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1581776 Mar 9 2001 u5.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 397397 Mar 9 2001 u5.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1792501 Mar 9 2001 ua.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 186672 Mar 9 2001 ua.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1792476 Mar 9 2001 ub.base
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 186697 Mar 9 2001 ub.test
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 1979173 Jul 20 2000 u.data
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 202 Jul 20 2000 u.genre
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 36 Jul 20 2000 u.info
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 236344 Jul 20 2000 u.item
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 193 Jul 20 2000 u.occupation
-rw-r----- 1 hdfs hdfs 22628 Jul 20 2000 u.user
建立Hive内部表关联alluxio
建立内部表的操作实现的是hive的表直接关联到alluxio上，这个的效果是相当于一张内存表，需要做的操作是把表的LOCATION指向alluxio即可：
执行命令，把数据复制到alluxio上：
[hdfs@daas-service-01 alluxio]$ ./bin/alluxio fs copyFromLocal /home/hdfs/ml-100k/u.user alluxio://daas-service-01:19998/ml-100k
Copied file:///home/hdfs/ml-100k/u.user to alluxio://daas-service-01:19998/ml-100k
我们查看alluxio ui：
建立hive表，把路径关联上即可，和hdfs上的表操作差不多
hive> CREATE TABLE u_user (
> userid INT,
> age INT,
> gender CHAR(1),
> occupation STRING,
> zipcode STRING)
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY '|'
> STORED AS TEXTFILE
> LOCATION 'alluxio://daas-service-01:19998/ml-100k';
OK
Time taken: 3.485 seconds
建立Hive外部表关联alluxio操作
外部表关联就是表和数据只是关联关系，调整location就行
hive> CREATE EXTERNAL TABLE u_user_2 (
> userid INT,
> age INT,
> gender CHAR(1),
> occupation STRING,
> zipcode STRING)
> ROW FORMAT DELIMITED
> FIELDS TERMINATED BY '|'
> STORED AS TEXTFILE
> LOCATION 'alluxio://daas-service-01:19998/ml-100k';
OK
其实只要指定location就行，其他的话和以前没啥区别~
调整原有hdfs上的表读取alluxio
场景是以前的hive表是直接读取hdfs的，现在需要调整为alluxio，这个场景带来的效果是，第一次读取表的时候还是读取hdfs，但是读取完成时候，数据hdfs上加载到alluxio上，这个操作的前提是alluxio的根路径需要和hdfs的根路径关联，这个需要补充的是这里只要实现hdfs的路径和alluxio是重叠的，alluxio可以感知到路径被读取了，需要调整配置，重启alluxio
alluxio.master.mount.table.root.ufs=hdfs://daas-service-01/
接下来的是表的操作，首先是建立一张普通表：
CREATE TABLE u_user_3 (
userid INT,
age INT,
gender CHAR(1),
occupation STRING,
zipcode STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE ;
再导入数据：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hdfs/ml-100k/u.user' OVERWRITE INTO TABLE u_user_3;
Time taken: 0.196 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive> desc formatted u_user_3;
OK
# col_name data_type comment
userid int
age int
gender char(1)
occupation string
zipcode string
# Detailed Table Information
Database: default
Owner: hdfs
CreateTime: Sun Mar 29 09:07:06 CST 2020
LastAccessTime: UNKNOWN
Retention: 0
Location: hdfs://daas-service-01/bip/hive_warehouse/u_user_3
......
这里只是普通操作，数据还是存储在hdfs中，接下来需要修改表的存储路径到alluxio中：
alter table u_user_3 set location "alluxio://daas-service-01:19998/bip/hive_warehouse/u_user_3";
我们再对这个表查询：
select count(*) from u_user_3;
我们再去alluxio中可以看到表数据被cache住了
我们可以在hive执行日志中看到读取了alluxio的数据了
alluxio表调整回hdfs
这个其实是一个逆操作，只需要把表的location调整回去就好了
alter table u_user_3 set location "hdfs://daas-service-01/bip/hive_warehouse/u_user_3";
小总结
- alluxio操作其实挺实在的，就是路径之间的切换，操作起来不是很困难
- 操作的时候需要注意查看hive输出的日志，对着日志去解决问题
- 我测试下来数据虽然在内存，但是并没有多大的提速，分析下来发现当前的配置仅仅读hdfs的操作是快速，涉及mr和临时数据耗时其实没有变化，后续接着深入研究
