1.概述

　　在《》一文当中，笔者给大家介绍如何去处理实时查询这样的业务场景，也是简略的提了一下如何去实时查询HDFS，然起相关细节并未说明。今天给大家细说一下相关细节，其中包含：HDFS，Hive以及HBase等内容。

2.数据源和文件格式

　　在使用Drill去做实时查询，由于其只是一个中间件，其适配的存储介质是有限制的，目前官方支持以下存储介质：

• FS
• HDFS
• HBase
• Hive
• RDBMS
• MongoDB
• MapR-DB
• S3

　　这里笔者主要给大家介绍HDFS，Hive，HBase这三种介质。另外，Drill支持以下输入格式的数据源：

• Avro
• CSV
• TSV
• PSV
• Parquet
• MapR-DB*
• Hadoop Sequence Files

2.1 文本类型文件（CSV，TSV，PSV）

　　下面笔者给大家介绍文本类型的相关细节，文本类型的使用，有其固定的使用方法，通用配置如下：

"formats": {    "csv": {      "type": "text",      "extensions": [        "txt"      ],      "delimiter": "\t"    },    "tsv": {      "type": "text",      "extensions": [        "tsv"      ],      "delimiter": "\t"    },    "parquet": {      "type": "parquet"    }  }

　　这里以CSV为例子来说明：

• "csv"：表示固定的文本格式
• "type"：制定文件的类型，这里指定为文本类型
• "extensions"：扩展名为csv
• "delimiter"：文本内容，每行的分隔符为一个tab占位符

　　上面的配置，这里我们也可以进行拓展，比如我们的HDFS上的文件格式如下图所示：

　　我们要达到以下查询结果，内容如下所示：

0: jdbc:drill:zk=local> SELECT * FROM hdfs.`/tmp/csv_with_header.csv2`;+------------------------+|        columns         |+------------------------+| ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  || ["hello","1","2","3"]  |+------------------------+

　　那么，我们可以对其做以下配置，内容如下所示：

"csv": {  "type": "text",  "extensions": [    "csv2"  ],  "skipFirstLine": true,  "delimiter": ","},

　　这里skipFirstLine这个属性表示忽略一行结果。

　　另外，同样用到上面的数据源，我们要实现以下查询结果，内容如下所示：

0: jdbc:drill:zk=local> SELECT * FROM hdfs.`/tmp/csv_with_header.csv2`;+-------+------+------+------+| name  | num1 | num2 | num3 |+-------+------+------+------+| hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  || hello |   1  |   2  |   3  |+-------+------+------+------+

　　这该如何去修改CSV的属性，我们添加以下内容即可：

"csv": {  "type": "text",  "extensions": [    "csv2"  ],  "skipFirstLine": false,  "extractHeader": true,  "delimiter": ","},

　　从单词的意义上可以很直接的读懂属性所要表达的意思，这里就不多做赘述了。由于篇幅问题，这里就不一一列举了。

　　其他格式文件与此类似，填写指定文件格式，文件类型，扩展名，文本分隔符即可，其他扩展属性可按需添加。

3.Plugins

3.1 HDFS

　　集成HDFS的Plugins，添加内容如下所示：

{  "type": "file",  "enabled": true,  "connection": "hdfs://hdfs.company.com:9000/",  "workspaces": {    "root": {      "location": "/opt/drill",      "writable": true,      "defaultInputFormat": null    }  },  "formats": {    "csv": {      "type": "text",      "extensions": [        "txt"      ],      "delimiter": "\t"    },    "tsv": {      "type": "text",      "extensions": [        "tsv"      ],      "delimiter": "\t"    },    "parquet": {      "type": "parquet"    }  }}

　　PS：连接HDFS地址注意要正确。

3.2 Hive

　　集成Hive的Plugins，添加内容如下所示：

{  "type": "hive",  "enabled": true,  "configProps": {    "hive.metastore.uris": "thrift://hdfs.company.com:9083",    "fs.default.name": "hdfs://hdfs.company.com/",    "hive.metastore.sasl.enabled": "false"  }}

　　PS：这里需要指定Hive的metastore的thrift地址，同时也需要指定hdfs的地址。另外，我们需要启动metastore的thrift服务，命令如下所示：

hive --service metastore

 　　这里需要注意的是，Drill当前不支持写操作到Hive表，在将Hive表结构中的数据类型做查询映射时，支持以下类型：

　　另外，在Drill中，不支持以下Hive类型：

• LIST
• MAP
• STRUCT
• TIMESTAMP（Unix Epoch format）
• UNION

3.3 HBase

　　集成HBase的Plugins，添加内容如下所示：

{  "type": "hbase",  "config": {    "hbase.zookeeper.quorum": "hbase-zk01,hbase-zk02,hbase-zk03",    "hbase.zookeeper.property.clientPort": "2181"  },  "size.calculator.enabled": false,  "enabled": true}

　　PS：在使用ZooKeeper集群连接信息时，需要注意的是，Drill在解析HBase的Plugins时，会解析其HBase集群上的 ZK集群信息，如：在HBase集群中的ZK信息配置使用的时域名，这里在配置其HBase的Plugins的ZK连接信息也需使用对应的域名，若是直接 填写IP，解析会失败。保证解析的一致性。

4.总结

　　另外，在使用JDBC或ODBC去操作Drill的时候，连接信息的使用是需要注意的，直接按照官方给出的连接方式硬套是有问题的，这里我们修 改以下连接信息。连接分2种情况，一种指定其Drill的IP和PORT，第二种，使用ZK的连接方式，如 jdbc:drill:zk=dn1,dn2,dn3:2181即可。

5.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！