您现在访问的是微软AZURE全球版技术文档网站,若需要访问由世纪互联运营的MICROSOFT AZURE中国区技术文档网站,请访问 https://docs.azure.cn.

教程:在 Azure HDInsight 中创建端到端的数据管道以派生销售见解

在本教程中,你将生成一个端到端的数据管道用于执行提取、转换和加载 (ETL) 操作。 该管道将使用 Azure HDInsight 上运行的 Apache Spark 和 Apache Hive 群集来查询和处理数据。 你还将使用用于存储数据的 Azure Data Lake Storage Gen2,以及用于可视化的 Power BI 等技术。

此数据管道将合并各种存储中的数据,删除所有不需要的数据,追加新数据,并将所有这些数据加载回到存储中,以可视化业务见解。 请在大规模提取、转换和加载 (ETL) 中详细了解 ETL 管道。

ETL 体系结构

如果没有 Azure 订阅,请在开始之前创建一个免费帐户

先决条件

创建资源

克隆包含脚本和数据的存储库

  1. 登录到 Azure 订阅。 如果打算使用 Azure Cloud Shell,请在代码块的右上角选择“试用” 。 否则,请输入以下命令:

    az login
    
    # If you have multiple subscriptions, set the one to use
    # az account set --subscription "SUBSCRIPTIONID"
    
  2. 确保你是 Azure 角色所有者的成员。 将 user@contoso.com 替换为你的帐户,然后输入以下命令:

    az role assignment list \
    --assignee "user@contoso.com" \
    --role "Owner"
    

    如果未返回任何记录,则你不是成员,将无法完成本教程。

  3. HDInsight 销售见解 ETL 存储库下载本教程所需的数据和脚本。 输入以下命令:

    git clone https://github.com/Azure-Samples/hdinsight-sales-insights-etl.git
    cd hdinsight-sales-insights-etl
    
  4. 确保已创建了 salesdata scripts templates。 使用以下命令进行验证:

    ls
    

部署管道所需的 Azure 资源

  1. 通过输入以下内容添加对所有脚本的执行权限:

    chmod +x scripts/*.sh
    
  2. 为资源组设置变量。 将 RESOURCE_GROUP_NAME 替换为现有或新资源组的名称,然后输入以下命令:

    resourceGroup="RESOURCE_GROUP_NAME"
    
  3. 执行脚本。 将 LOCATION 替换为所需值,然后输入以下命令:

    ./scripts/resources.sh $resourceGroup LOCATION
    

    如果不确定要指定哪个区域,可以使用 az account list-locations 命令检索你的订阅支持的区域列表。

    该命令将部署以下资源:

    • Azure Blob 存储帐户。 此帐户保存公司销售数据。
    • Azure Data Lake Storage Gen2 帐户。 此帐户充当两个 HDInsight 群集的存储帐户。 有关 HDInsight 和 Data Lake Storage Gen2 的详细信息,请参阅 Azure HDInsight 与 Data Lake Storage Gen2 的集成
    • 用户分配的托管标识。 此帐户为 HDInsight 群集授予对 Data Lake Storage Gen2 帐户的访问权限。
    • Apache Spark 群集。 此群集用于清理和转换原始数据。
    • 一个 Apache Hive 交互式查询群集。 此群集允许查询销售数据,并使用 Power BI 将其可视化。
    • 网络安全组 (NSG) 规则支持的 Azure 虚拟网络。 此虚拟网络允许群集相互通信,并可保护其通信。

创建群集的过程可能需要 20 分钟左右。

用于对群集进行 SSH 访问的默认密码为 Thisisapassword1。 若要更改密码,请转到 ./templates/resourcesparameters_remainder.json 文件,并更改 sparksshPasswordsparkClusterLoginPasswordllapClusterLoginPasswordllapsshPassword 参数的密码。

验证部署并收集资源信息

  1. 若要检查部署状态,请在 Azure 门户上转到资源组。 在“设置”下,选择“部署”,然后选择你的部署。 在此处可以看到已成功部署的资源,以及仍在部署的资源。

  2. 若要查看群集的名称,请输入以下命令:

    sparkClusterName=$(cat resourcesoutputs_remainder.json | jq -r '.properties.outputs.sparkClusterName.value')
    llapClusterName=$(cat resourcesoutputs_remainder.json | jq -r '.properties.outputs.llapClusterName.value')
    
    echo "Spark Cluster" $sparkClusterName
    echo "LLAP cluster" $llapClusterName
    
  3. 若要查看 Azure 存储帐户和访问密钥,请输入以下命令:

    blobStorageName=$(cat resourcesoutputs_storage.json | jq -r '.properties.outputs.blobStorageName.value')
    
    blobKey=$(az storage account keys list \
        --account-name $blobStorageName \
        --resource-group $resourceGroup \
        --query [0].value -o tsv)
    
    echo $blobStorageName
    echo $blobKey
    
  4. 若要查看 Data Lake Storage Gen2 帐户和访问密钥,请输入以下命令:

    ADLSGen2StorageName=$(cat resourcesoutputs_storage.json | jq -r '.properties.outputs.adlsGen2StorageName.value')
    
    adlsKey=$(az storage account keys list \
        --account-name $ADLSGen2StorageName \
        --resource-group $resourceGroup \
        --query [0].value -o tsv)
    
    echo $ADLSGen2StorageName
    echo $adlsKey
    

创建数据工厂

Azure 数据工厂是一个有助于自动化 Azure Pipelines 的工具。 数据工厂并不是完成这些任务的唯一方式,但它是将过程自动化的极佳方式。 有关 Azure 数据工厂的详细信息,请参阅 Azure 数据工厂文档

此数据工厂包含一个管道,该管道包含两个活动:

  • 第一个活动将 Azure Blob 存储中的数据复制到 Data Lake Storage Gen2 存储帐户,以模拟数据引入。
  • 第二个活动转换 Spark 群集中的数据。 脚本通过删除不需要的列来转换数据。 它还会追加一个新列来计算单笔交易产生的收入。

若要设置 Azure 数据工厂管道,请执行以下命令。 你应该还在 hdinsight-sales-insights-etl 目录中。

blobStorageName=$(cat resourcesoutputs_storage.json | jq -r '.properties.outputs.blobStorageName.value')
ADLSGen2StorageName=$(cat resourcesoutputs_storage.json | jq -r '.properties.outputs.adlsGen2StorageName.value')

./scripts/adf.sh $resourceGroup $ADLSGen2StorageName $blobStorageName

此脚本执行以下操作:

  1. 创建对 Data Lake Storage Gen2 存储帐户拥有 Storage Blob Data Contributor 权限的服务主体。
  2. 获取身份验证令牌,以授权对 Data Lake Storage Gen2 文件系统 REST API 的 POST 请求。
  3. sparktransform.pyquery.hql 文件中填充 Data Lake Storage Gen2 存储帐户的实际名称。
  4. 获取 Data Lake Storage Gen2 和 Blob 存储帐户的存储密钥。
  5. 创建另一个资源部署,以创建 Azure 数据工厂管道及其关联的链接服务和活动。 它将存储密钥作为参数传递给模板文件,使链接服务能够正常访问存储帐户。

运行数据管道

触发数据工厂活动

创建的数据工厂管道中的第一个活动将 Blob 存储中的数据移到 Data Lake Storage Gen2。 第二个活动对数据应用 Spark 转换,并将转换后的 csv 文件保存到新位置。 整个管道可能需要几分钟时间才能完成。

若要检索数据工厂名称,请输入以下命令:

cat resourcesoutputs_adf.json | jq -r '.properties.outputs.factoryName.value'

若要触发管道,可执行以下任一操作:

  • 在 PowerShell 中触发数据工厂管道。 将 RESOURCEGROUPDataFactoryName 替换为适当的值,然后运行以下命令:

    # If you have multiple subscriptions, set the one to use
    # Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"
    
    $resourceGroup="RESOURCEGROUP"
    $dataFactory="DataFactoryName"
    
    $pipeline =Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline `
        -ResourceGroupName $resourceGroup `
        -DataFactory $dataFactory `
        -PipelineName "IngestAndTransform"
    
    Get-AzDataFactoryV2PipelineRun `
        -ResourceGroupName $resourceGroup  `
        -DataFactoryName $dataFactory `
        -PipelineRunId $pipeline
    

    根据需要重新执行 Get-AzDataFactoryV2PipelineRun 来监视进度。

  • 打开数据工厂并选择“创作和监视”。 从门户触发 IngestAndTransform 管道。 有关通过门户触发管道的信息,请参阅使用 Azure 数据工厂在 HDInsight 中创建按需 Apache Hadoop 群集

若要验证管道是否已运行,可执行以下任一步骤:

  • 通过门户转到数据工厂的“监视”部分。
  • 在 Azure 存储资源管理器中,转到你的 Data Lake Storage Gen2 存储帐户。 转到 files 文件系统,然后转到 transformed 文件夹,并检查其内容以查看管道运行是否成功。

有关使用 HDInsight 转换数据的其他方式,请参阅这篇有关使用 Jupyter Notebook 的文章

在交互式查询群集中创建一个表用于查看 Power BI 中的数据

  1. 使用 SCP 将 query.hql 文件复制到 LLAP 群集。 输入以下命令:

    llapClusterName=$(cat resourcesoutputs_remainder.json | jq -r '.properties.outputs.llapClusterName.value')
    scp scripts/query.hql sshuser@$llapClusterName-ssh.azurehdinsight.net:/home/sshuser/
    

    提醒:默认密码为 Thisisapassword1

  2. 使用 SSH 访问 LLAP 群集。 输入以下命令:

    ssh sshuser@$llapClusterName-ssh.azurehdinsight.net
    
  3. 使用以下命令运行该脚本:

    beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http' -f query.hql
    

    此脚本将在交互式查询群集中创建一个可从 Power BI 访问的托管表。

基于销售数据创建 Power BI 仪表板

  1. 打开 Power BI Desktop。

  2. 在菜单中,导航到“获取数据” > “更多...” > “Azure”“HDInsight Interactive Query” > 。

  3. 选择“连接”。

  4. 在“HDInsight Interactive Query”对话框中执行以下操作:

    1. 在“服务器”文本框中,以 https://LLAPCLUSTERNAME.azurehdinsight.net 格式输入 LLAP 群集的名称。
    2. 在“数据库”文本框中,输入 default
    3. 选择“确定” 。
  5. 在“AzureHive”对话框中执行以下操作:

    1. 在“用户名”文本框中,输入 admin
    2. 在“密码”文本框中,输入 Thisisapassword1
    3. 选择“连接” 。
  6. 在“导航器”中,选择 sales 和/或 sales_raw 以预览数据。 加载数据后,可以尝试创建仪表板。 若要开始使用 Power BI 仪表板,请参阅以下链接:

清理资源

如果你不打算继续使用此应用程序,请通过以下命令删除所有资源,以免产生费用。

  1. 若要删除资源组,请输入以下命令:

    az group delete -n $resourceGroup
    
  2. 若要删除服务主体,请输入以下命令:

    servicePrincipal=$(cat serviceprincipal.json | jq -r '.name')
    az ad sp delete --id $servicePrincipal
    

后续步骤