大数据实践：ODI和Twitter(二)

在前面的文章中，我们已经使用flume将数据从twitter抓取到Hive中，现在我们来看看ODI（Oracle Data Integrator）如何在HIVE表中进行逆向工程，打开HIVE模型，然后在逆向工程中选择“新的数据存储”及待逆向的对象，如下：

逆向工程完成之后，得到如下的元数据信息：

上面的操作步骤与普通的关系型数据库一样，没有特殊之处，ODI可以对HIVE的表进行逆向工程，使用RKM Hive, RKM HBase, IKM File to Hive, IKM SQL to Hive, IKM Hive Transform, CKM Hive, IKM File/Hive to SQL等知识模块，可以在HIVE上处理数据。这些知识模块都是现成的，不需要特殊处理就可以直接使用，所以你不用了解如何编写MapReduce代码、访问HDFS、HIVE或其它Hadoop的细节，就可以在hadoop平台上加载、处理数据。你需要做的就是利用ODI来实现数据集成，创建转换接口，与传统的DB处理方式一样。下面是在ODI中查看HIVE中数据表的截图：

在本文，我们在第一个接口示例中，先在hadoop平台进行数据加载和处理，然后将处理好的数据结果加载到Oracle DB中。首先，创建一个接口，结果是基于下面的DML语句：

"SELECT t.retweeted_screen_name, sum(retweets) AS total_retweets, count(*) AS tweet_count FROM (SELECT retweeted_status.user.screen_name as retweeted_screen_name, retweeted_status.text, max(retweet_count) as retweets FROM tweets GROUP BY retweeted_status.user.screen_name, retweeted_status.text) t GROUP BY t.retweeted_screen_name"

下面是基于流和声明式设计的数据流映射图：

首先从Hive tweets2表中获取数据，然后进行汇总，接下来加载到另一张HIVE表t_inf中，再进行汇总，最后将结果加载到HIVE表t_inf1中。从上面的数据流中可以看到，所有的数据处理都是在hadoop平台，数据并没有转移到外部进行处理。在ODI中看到的物理视图如下：

目标表选择 "IKM Hive Control Append"集成模块，执行此映射转换之后，结果如下：

值得再次说明的是，在上面所有处理中，不需要了解hadoop平台的原理和实现细节，只需要利用ODI调用相应的知识模块即可，即专注于数据处理过程中的转换加载等操作，而不用关心MapReduce、Hive外部表的创建等细节，这些细节都是由ODI的知识模块完成，在数据集成的开发过程中，只需要引用这些模块即可。

上面所有的数据处理及结果都是在hadoop中，接下来我们再建一个映射接口，将数据从Hive迁移到Oracle中，比如供BI使用。逻辑视图如下：

在物理设计中，选择Hive to Oracle (Big Data SQL) 加载模块:

执行上面的映射转换接口，即可将数据从hive加载到Oracle。

接下来的第二个示例中，我们只创建一个映射接口，将数据转换之后，直接加载到Oracle中，而不是分成两个转换接口将数据处理后从hive再加载到oracle中。首先在Hive中先对抽取的数据做些调整，即选择如下DML语句产生的数据作为数据源：

"select user.screen_name, user.followers_count c from tweets"

逻辑视图如下：

将tweets表中的数据先抽取到一个HIVE的临时表，最后将结果加载到Oracle 中，物理视图如下：

这次可以看到，源和目标不在同一个物理区域，源是HIVE，目标端是Oracle，所以上面的物理视图中看到是两个不同的区域。在源端，使用IKM Hive Control Append将数据加载到临时表：

在目标端，选择LKM Hive to Oracle (Big Data SQL) ，将数据从HDFS(Hive)迁移到Oracle 数据库:

最后，选择"IKM Oracle Insert"知识模块，将数据从临时表加载到目标表，因为数据已经在oracle DB中，所以使用Oracle相关的知识模块即可。

执行此转换接口，产生的日志如下：

在oracle结果表中的数据如下：

上面的操作对于数据分析而言还不是结束，这只是数据处理的基础，站在BI的角度，还可以在此基础上进行数据分析和挖掘，或是BI的展现。本文只是一个起点，利用ODI帮助实现数据处理，无论是大数据平台还是传统的关系型数据库，ODI都可以使用相同的方式处理，提升数据处理的效率。

结论

ODI在大数据平台上可以非常灵活的进行数据加载和处理，无需任何hadoop平台的手工编码，只需要拖拉选择，即可实现在hadoop平台上的数据转换、数据加载和集成，以及在大数据平台和关系型数据库之间的数据互导，同时，在数据处理时充分利用大数据平台的分布式处理优势，而不用将数据迁移到hadoop平台之外进行处理。

巴特西

大数据实践：ODI 和 Twitter (二)

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