1 前言

    

    企业在建设数据平台过程中，凭借大数据解决方案，企业能够收集处理大量低结构化的原始数据（如  Web  日志、社交媒体数据、电子邮件、传感器数据和位置数据），它们可以为业务应用程序提供丰富的实用信息。同时，在企业中关系数据库（大多数商业应用所采用的平台）中包含一些关键数据。在实施全数据分析的过程中，通常需要结合关系数据库中的数据和Hadoop数据池数据，从而获取更深入的洞察。

    然而，Hadoop 上的数据必须经过一系列技术和工具（即“连接器”）的处理后才可由数据库进行分析。本文主要描述了如何实现快速加载Hadoop上的海量数据导入到Oracle关系数据库中，以帮助企业实现真正的全数据分析。



2  Oracle Big Data Connector介绍

2.1 Oracle Big Data Connectors介绍

     Oracle Big Data Connectors 是Oracle开发的一个用于集成 Apache Hadoop 发行版与 Oracle  数据库的软件套件。它赋予了使用 Hadoop 处理和分析大量数据，同时结合使用Oracle数据库数据以获得新的关键业务洞察的能力。 

Oracle  Big Data Connectors 将 Hadoop 与 Oracle 数据库连接在一起，并针对 Hadoop 和 Oracle  数据库进行了优化，为大数据解决方案提供了必要的基础架构。它包括将数据从 Hadoop 快速加载到 Oracle 数据库的工具、在 Hadoop 与  Oracle 数据库之间进行数据访问的工具，以及在 Hadoop 中执行 R 和 XML  分析的工具，以支持信息发现、深度分析，以及企业中所有数据的快速集成。

这个软件套件包含以下组件：

  • Oracle Loader for Hadoop

  • Oracle SQL Connector for Hadoop Distributed File System (HDFS)

  • Oracle Data source for Apache Hadoop

  • Oracle Advanced Analytics for Hadoop

  • Oracle XQuery for Hadoop

 

Oracle Big Data Connectors 同时支持企业私有部署和云部署，为大数据应用程序提供了丰富的特性、安全性和高速连通性。

 

 

本文主要介绍了其中的OracleLoader for Hadoop（OLH）这个组件，实现了将Hadoop数据快速导入到Oracle数据库的数据集成能力。


2.2 Oracle Loader For Hadoop介绍

Oracle  Loader for Hadoop（OLH） 是一个可将数据从 Hadoop 快速导入Oracle 数据库的高性能加载工具。Oracle  Loader for Hadoop实现原理是在Hadoop 上利用Hadoop  计算资源对数据进行分类、分区、数据类型转换，然后再加载到数据库中。首先，OLH将数据转换为Oracle 类型减少了加载过程中对数据库 CPU  的使用，从而极大地减少了对数据库应用程序的影响。其次，OLH采用了创新的采样技术，可智能地将数据采集分布到各个Hadoop节点，同时以并行方式加载数据。第三，OLH  它本身可以支持多种来源加载数据：文本文件、Hive 表、日志文件（解析并加载）、Oracle NoSQL Database  等。此外，Oracle Loader for Hadoop 还可以通过用户提供的自定义输入格式实现来读取专有的数据格式。

其中OLH具备以下一些特点：

OLH 加载选项描述：

Oracle  Loaderfor Hadoop 提供了联机和脱机加载选项。使用联机加载选项时，预处理数据和将数据加载到数据库都是 OracleLoader  for Hadoop 作业的必要环节。每项化简任务都会与 Oracle 数据库建立一个连接，从而并行地将数据加载到数据库。数据库必须在  Oracle Loader for Hadoop 执行处理期间维持可用性。

使用脱机加载选项时，每个化简任务都会创建一个写入到 HDFS 的 Oracle 数据泵文件。在此期间，数据库可以处于脱机状态。随后，用户可以使用 Oracle Direct Connector for HDFS 将数据加载到数据库中。

本文主要介绍了联机加载选项。


3   Oracle Load For Hadoop（OLH）安装配置

3.1 部署结构图

OLH  作为一个Java  Application，通过运行Mapreduce作业，利用大数据平台的分布式计算能力，完成对Hadoop上的文件进行数据读取，类型识别和转换工作，采用数据流的方式，将数据从Hadoop上采集后通过数据库OCI接口写入Oracle数据库中，从而实现Oracle数据表加载来自Hadoop大数据平台HDFS、Hive等的数据。

因此，OLH的部署可以采用单独环境部署，在Hadoop任意节点部署，在Oracle任意数据库节点部署的方式。

 

3.2  安装准备

  • Hadoop平台版本：HDP 3.1.4.0-315

  • Oracle 版本：Oracle 19.8

  • Oracle Loader forHadoop Release 5.1.1安装介质下载：

https://download.oracle.com/otn/other/bigdata/oraloader-5.1.1.x86_64.zip

 

IP

名称

描述

10.0.0.2

Master

Hadoop Namenode

10.0.0.3

Datanode1

Hadoop Datanode

10.0.0.4

Datanode2

Hadoop Datanode

10.0.0.5

Datanode3

Hadoop Datanode

10.0.0.6

bigdata-db-1

Oracle数据库和OLH运行环境

 

3.3  配置Hadoop和Hive客户端

在OLH 运行环境进行操作，配置Hadoop和Hive客户端。

 

1.把HDP 1号节点的mapreduce.tar.gz文件上传到OLH 运行环境端的/u01/bdc目录：

scp /usr/hdp/current/hadoop-client/mapreduce.tar.gz root@10.0.0.6:/u01/bdc

在OLH 运行环境解压到/u01/bdc目录

 

2.把HDP 1号节点/usr/hdp/current/hive-client/hive.tar.gz文件上传到OLH 运行环境的/u01/bdc目录

scp /usr/hdp/current/hive-client/hive.tar.gz root@10.0.0.6:/u01/bdc

在OLH 运行环境解压到/u01/bdc目录

 

3.进入HDP 1号节点，把/usr/hdp/3.1.4.0-315目录下的所有包生成tar包.

tar -czvf/usr/hdp/3.1.4.0-315.tar.gz /usr/hdp/3.1.4.0-315/*

并把3.1.4.0-315.tar.gz文件传到OLH 运行环境的/u01/bdc目录

scp /usr/hdp/3.1.4.0-315.tar.gz root@10.0.0.6:/u01/bdc

 在OLH 运行环境解压到/usr/hdp目录，解压之后的路径如下：


4.在Ambari中下载hdfs和hive的客户端配置文件，并把配置文件放到OLH 运行环境的/u01/bdc目录中

解压之后目录结构如下：

 

5. 配置环境变量~/.bash_profile


使用oracle用户登陆操作系统，增加如下环境变量：

export HADOOP_HOME=/u01/bdc/hadoopexport HADOOP_CONF_DIR=/u01/bdc/hadoop-confexport HIVE_HOME=/u01/bdc/hiveexport HIVE_CONF_DIR=/u01/bdc/hive-confexport JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_261
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$OSCH_HOME/bin:$PATHexport HADOOP_CLASSPATH=:$HIVE_HOME/lib/*:$HADOOP_CLASSPATH

6. 验证，执行hdfs dfs –ls / 能查看到hdfs中的目录，说明配置成功。


3.4 安装配置Oracle数据库客户端

在OLH运行环境中，安装配置Oracle数据库客户端。

 

3.5 配置OLH运行环境

1. 把下载的olh包上传到安装节点的/u01/bdc目录，并解压，解压之后的目录如下：

2. 配置环境变量，增加如下环境变量。

export OLH_HOME=/u01/bdc/orahdfs-5.0.0export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$OLH_HOME/bin:$PATHexport HADOOP_CLASSPATH=$OLH_HOME/jlib/*:$HADOOP_HOME/lib/*:$HIVE_HOME/lib/*:$HADOOP_CLASSPATH



配置之后的环境变量如下：


3.6  DB端创建数据导入用户

在Oracle数据库中创建bdcdemo用户，并赋予相应的权限，用于数据导入操作。

sqlplus / as sysdba;create user bdcdemo identified by welcome1;grant connect to bdcdemo;grant resource to bdcdemo;grant dba to bdcdemo;grant CREATE TABLE,CREATE VIEW,CREATE SESSION,ALTER SESSION to bdcdemo;GRANT EXECUTE ON sys.utl_file TO bdcdemo;


4  Oracle Load For Hadoop 测试

4.1  准备测试数据

测试数据为Text格式的文本文件part-r-00000。

测试数据如下：

把数据上传到hdfs中的/user/oracle/bdws/olh/data目录：

hdfs dfs -mkdir /user/oracle/bdws/olh/datahdfs dfs -put /u01/bdc/bdws/olh/data/*/user/oracle/bdws/olh/data

 

4.2  HDFS TEXTFILE文件测试

1. 使用sqlplus创建Oracle 表作为导入目标表。

sqlplus bdcdemo/welcome1@10.0.0.6:1521/orclDROP TABLE OLH_DEMO_OCI;CREATE TABLE OLH_DEMO_OCI("SESSION_ID" NUMBER,"TIME_ID" DATE,"CUST_ID"             NUMBER,"DURATION_SESSION"    NUMBER,"NUM_RATED"           NUMBER,"DURATION_RATED"      NUMBER,"NUM_COMPLETED"       NUMBER,"DURATION_COMPLETED"  NUMBER,"TIME_TO_FIRST_START" NUMBER,"NUM_STARTED"         NUMBER,"NUM_BROWSED"         NUMBER,"DURATION_BROWSED"    NUMBER,"NUM_LISTED"          NUMBER,"DURATION_LISTED"     NUMBER,"NUM_INCOMPLETE"      NUMBER,"NUM_SEARCHED"        NUMBER)PARTITION BY HASH(CUST_ID);

2. 创建导入配置xml文件，olh_demo_oci.xml，文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><configuration>
<!--              Input settings                     --><property><name>mapreduce.inputformat.class</name><value>oracle.hadoop.loader.lib.input.DelimitedTextInputFormat</value></property>
<property><name>mapred.input.dir</name><value>/user/oracle/bdws/olh/data</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.input.fieldTerminator</name><value>\u0009</value></property>
<!--            Output settings                     --><property><name>mapreduce.outputformat.class</name><value>oracle.hadoop.loader.lib.output.OCIOutputFormat</value></property><property><name>mapred.output.dir</name><value>temp_out_session</value></property>
<!--        Table information           --><property><name>oracle.hadoop.loader.loaderMap.targetTable</name><value>olh_demo_oci</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.input.fieldNames</name><value>SESSION_ID,TIME_ID,CUST_ID,DURATION_SESSION,NUM_RATED,DURATION_RATED,NUM_COMPLETED,DURATION_COMPLETED,TIME_TO_FIRST_START,NUM_STARTED,NUM_BROWSED,DURATION_BROWSED,NUM_LISTED,DURATION_LISTED,NUM_INCOMPLETE,NUM_SEARCHED</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.defaultDateFormat</name><value>yyyy-MM-dd:HH:mm:ss</value></property>
<!--        Connection information             -->
<property><name>oracle.hadoop.loader.connection.url</name><value>jdbc:oracle:thin:@${HOST}:${TCPPORT}/${SERVICE_NAME}</value></property><property><name>TCPPORT</name><value>1521</value></property><property><name>HOST</name><value>localhost</value></property><property><name>SERVICE_NAME</name><value>orcl</value></property><property><name>oracle.hadoop.loader.connection.user</name><value>bdcdemo</value></property><property><name>oracle.hadoop.loader.connection.password</name><value>welcome1</value><description> Having password in cleartext is NOT RECOMMENDED - use Oracle Wallet instead </description></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.logBadRecords</name><value>true</value></property>
</configuration>

3. 创建导入脚本olh_demo_oci.sh，脚本内容如下:

export HADOOP_CLASSPATH="$OLH_HOME/jlib/*:$HIVE_HOME/lib/*:/etc/hive/conf:$HADOOP_CLASSPATH"
hdfs dfs -rm -r -f /user/oracle/temp_out_sessionhadoop jar ${OLH_HOME}/jlib/oraloader.jar \       oracle.hadoop.loader.OraLoader \       -conf /u01/bdc/bdws/olh/olh_demo_oci.xml \       -D mapred.reduce.tasks=2

4. 也可以不使用xml配置文件，直接创建脚本进行执行，例如：

$ cat olh_hdfs_txt.sh#!/bin/bash
export HADOOP_CLASSPATH="${OLH_HOME}/jlib/*:${HIVE_HOME}/lib/*:/etc/hive/conf:$HADOOP_CLASSPATH"
export OUTPUT_DIR=/user/hive/temp_out_texthdfs dfs -rm -r -f $OUTPUT_DIR
hdfs dfs -rm -r -f $OUTPUT_DIRhadoop jar ${OLH_HOME}/jlib/oraloader.jar \   oracle.hadoop.loader.OraLoader \  -D mapred.reduce.tasks=2 \  -D mapreduce.inputformat.class=oracle.hadoop.loader.lib.input.DelimitedTextInputFormat \  -D mapred.input.dir='/user/oracle/bdws/olh/data' \  -D oracle.hadoop.loader.input.fieldTerminator='\u0009' \  -D mapreduce.outputformat.class=oracle.hadoop.loader.lib.output.OCIOutputFormat \  -D oracle.hadoop.loader.connection.url='jdbc:oracle:thin:@${HOST}:${TCPPORT}/${SERVICE_NAME}' \  -D TCPPORT=1521 \  -D HOST=10.0.0.3 \  -D SERVICE_NAME=orcl \  -D oracle.hadoop.loader.connection.user=bdcdemo \  -D oracle.hadoop.loader.connection.password=welcome1 \  -D oracle.hadoop.loader.loaderMap.targetTable=olh_demo_oci \  -D oracle.hadoop.loader.input.fieldNames=SESSION_ID,TIME_ID,CUST_ID,DURATION_SESSION,NUM_RATED,DURATION_RATED,NUM_COMPLETED,DURATION_COMPLETED,TIME_TO_FIRST_START,NUM_STARTED,NUM_BROWSED,DURATION_BROWSED,NUM_LISTED,DURATION_LISTED,NUM_INCOMPLETE,NUM_SEARCHED \  -D oracle.hadoop.loader.defaultDateFormat='yyyy-MM-dd:HH:mm:ss' \  -D oracle.hadoop.loader.logBadRecords=true \  -D mapred.output.dir=$OUTPUT_DIR

5. 执行数据装载操作

用oracle用户进入 /u01/bdc/bdws/olh目录，执行olh_demo_oci.sh 脚本：

6. 验证数据，执行如下脚本 ：

sqlplus bdcdemo/welcome1@10.0.0.3:1521/orclset linesize 200;set pages 200;select count(1) from olh_demo_oci;select SESSION_ID, CUST_ID from olh_demo_oci where rownum<=10;

执行结果如下 ：

 

4.3  Hive表数据同步测试

1. 准备数据集，在Hive中执行如下脚本：

use bdws;
drop table EXT_OLH_DEMO_OCI;CREATE EXTERNAL TABLE EXT_OLH_DEMO_OCI(SESSION_ID String,TIME_ID String,CUST_ID             String,DURATION_SESSION    String,NUM_RATED           String,DURATION_RATED      String,NUM_COMPLETED       String,DURATION_COMPLETED  String,TIME_TO_FIRST_START String,NUM_STARTED         String,NUM_BROWSED         String,DURATION_BROWSED    String,NUM_LISTED          String,DURATION_LISTED     String,NUM_INCOMPLETE      String,NUM_SEARCHED        String)STORED AS ORCLOCATION '/user/oracle/bdws/olh/data';
#Txt file， hive managed tablecreate table OLH_DEMO_TXT stored as textfile as select * from EXT_OLH_DEMO_OCI;
#orc file， hive managed tablecreate table OLH_DEMO_ORC stored as orc as select * from EXT_OLH_DEMO_OCI;
#Parquet file， hive managed tablecreate table OLH_DEMO_parquet stored as parquet as select * from EXT_OLH_DEMO_OCI;

2. 查询Hive 表数据

select SESSION_ID,time_id,cust_id from OLH_DEMO_ORC limit 10;select count(1) from OLH_DEMO_TXT;select count(1) from OLH_DEMO_ORC;select count(1) from OLH_DEMO_parquet;

数据存放的位置如下：

Hive 外部表，Txt file: /user/oracle/bdws/olh/data

Hive 管理表，Txt file: /warehouse/tablespace/managed/hive/bdws.db/olh_demo_txt

Hive 管理表，Orc file:


Hive 管理表，Parquet file:

3. 创建Oracle目标数据表

使用sqlplus登录到DB节点执行创建Oracle数据库表，用于数据装载。

sqlplus bdcdemo/welcome1@10.0.0.6:1521/orcl
DROP TABLE OLH_DEMO_ORC;CREATE TABLE OLH_DEMO_ORC("SESSION_ID" VARCHAR2(100),"TIME_ID" VARCHAR2(100),"CUST_ID"             VARCHAR2(100),"DURATION_SESSION"    VARCHAR2(100),"NUM_RATED"           VARCHAR2(100),"DURATION_RATED"      VARCHAR2(100),"NUM_COMPLETED"       VARCHAR2(100),"DURATION_COMPLETED"  VARCHAR2(100),"TIME_TO_FIRST_START" VARCHAR2(100),"NUM_STARTED"         VARCHAR2(100),"NUM_BROWSED"         VARCHAR2(100),"DURATION_BROWSED"    VARCHAR2(100),"NUM_LISTED"          VARCHAR2(100),"DURATION_LISTED"     VARCHAR2(100),"NUM_INCOMPLETE"      VARCHAR2(100),"NUM_SEARCHED"        VARCHAR2(100))PARTITION BY HASH(CUST_ID);

4. 创建导入配置的xml文件，olh_demo_orc.xml，文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><configuration>
<!--       Input settings            -->
<property><name>mapreduce.inputformat.class</name><value>oracle.hadoop.loader.lib.input.HiveToAvroInputFormat</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.input.hive.databaseName</name><value>bdws</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.input.hive.tableName</name><value>olh_demo_orc</value></property>
<!--        Output settings              --><property><name>mapreduce.outputformat.class</name><value>oracle.hadoop.loader.lib.output.OCIOutputFormat</value></property>
<!--property>   <name>mapred.output.dir</name>   <value>temp_out_session</value> </property-->
<!--           Table information                  -->
<property><name>oracle.hadoop.loader.loaderMap.targetTable</name><value>olh_demo_oci</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.defaultDateFormat</name><value>yyyy-MM-dd:HH:mm:ss</value></property>
<!--           Connection information            --><property><name>oracle.hadoop.loader.connection.url</name><value>jdbc:oracle:thin:@${HOST}:${TCPPORT}/${SERVICE_NAME}</value></property>
<property><name>TCPPORT</name><value>1521</value></property>
<property><name>HOST</name><value>localhost</value></property>
<property><name>SERVICE_NAME</name><value>orcl</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.connection.user</name><value>bdcdemo</value></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.connection.password</name><value>welcome1</value><description> Having password in cleartext is NOT RECOMMENDED - use Oracle Wallet instead </description></property>
<property><name>oracle.hadoop.loader.logBadRecords</name><value>true</value></property></configuration>


5. 创建导入脚本olh_demo_orc.sh，脚本内容如下:

export HADOOP_CLASSPATH="$OLH_HOME/jlib/*:$HIVE_HOME/lib/*:/etc/hive/conf:$HADOOP_CLASSPATH"
export OUTPUT_DIR=/user/oracle/temp_out_text1hdfs dfs -rm -r -f $OUTPUT_DIR
hadoop jar ${OLH_HOME}/jlib/oraloader.jar \       oracle.hadoop.loader.OraLoader \       -conf /u01/bdc/bdws/olh/olh_demo_orc.xml \        -D mapred.output.dir=$OUTPUT_DIR \       -D mapred.reduce.tasks=1 \       -D hive.transactional.table.scan=true \       -D 'hive.txn.valid.txns=9223372036854775807:9223372036854775807::' \       -D 'schema.evolution.columns=${columns}' \       -D 'schema.evolution.columns.types=${columns.types}'

6. 也可以不使用xml配置文件，直接创建脚本进行执行，例如：

[oracle@bigdata-db-1 olh]$ cat olh_hive_orc.sh#!/bin/bash
export HADOOP_CLASSPATH="${OLH_HOME}/jlib/*:${HIVE_HOME}/lib/*:$HADOOP_CLASSPATH"
export OUTPUT_DIR=/user/hive/temp_out_texthdfs dfs -rm -r -f $OUTPUT_DIR
hadoop jar ${OLH_HOME}/jlib/oraloader.jar \   oracle.hadoop.loader.OraLoader \  -D mapred.reduce.tasks=2 \  -D oracle.hadoop.loader.targetTable=olh_demo_orc \  -D oracle.hadoop.loader.input.hive.databaseName=bdws \  -D oracle.hadoop.loader.input.hive.tableName=OLH_DEMO_orc \  -D oracle.hadoop.loader.connection.url=jdbc:oracle:thin:@10.0.0.3:1521/orcl \  -D oracle.hadoop.loader.connection.user=bdcdemo\  -D oracle.hadoop.loader.connection.password=welcome1 \  -D mapreduce.inputformat.class=oracle.hadoop.loader.lib.input.HiveToAvroInputFormat \  -D mapreduce.outputformat.class=oracle.hadoop.loader.lib.output.OCIOutputFormat \  -D hive.transactional.table.scan=true \  -D 'hive.txn.valid.txns=9223372036854775809:9223372036854775809::' \  -D 'schema.evolution.columns=${columns}' \  -D 'schema.evolution.columns.types=${columns.types}' \  -D mapred.output.dir=$OUTPUT_DIR

7. 执行数据导入操作

 

8. 验证导入数据 ：

sqlplus bdcdemo/welcome1@10.0.0.3:1521/orclset linesize 200;set pages 200;select count(1) from olh_demo_orc;select SESSION_ID, CUST_ID from olh_demo_orc where rownum<=10;


结果如下 ：

 

5  常见问题

1、是否支持中文数据导入？

OLH导入HDFS文本文件方式下，OLH支持导入UTF8格式文件，其中Oracle数据库使用AL32UTF8编码。

OLH 导入Hive 表数据，Oracle数据库使用AL32UTF8编码,可以支持中文数据导入。

 

2、OLH是否支持文本文件中字段分割符为多字节。

OLH不支持文本中字段分割符为多字节，另外一个Oracle SQL connector for Hadoop可以支持。

 

3、OLH 是否支持文件中第一行为表头。

    支持，数据装载过程中，数据文件内容会根据目标表的定义字段类型进行数据内容的检查，如果不合法，该行数据会被skip掉，其他数据正常加载。文件头信息也是这样处理的。加载数据日志中会统计成功写入多少行，skip多少行。

 

4、OLH导入日志与异常处理

    OLH采用java开发，使用java运行环境，导入使用MapReduce过程，运行日志记录了导入数据行，数据量，skip数据行等信息。在使用ETL调用过程中，可以判断java运行返回结果来判断是否运行成功。


6  参考材料


https://www.oracle.com/database/technologies/bdc/hadoop-loader.html

https://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/bdc/big-data-connectors/overview/bigdata-connectors-datasheet-1883359.pdf?ssSourceSiteId=otncn

https://docs.oracle.com/en/bigdata/big-data-connectors/5.1/user/start.html


编辑：萧宇


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