datax同步mysql数据到hive时,时间类型字段少8小时问题

本文分析了使用DataX从MySQL同步数据到Hive时,时间字段出现8小时偏移的问题。深入探讨了mysql datetime类型与datax、hive支持类型不匹配导致的错误,并提供了解决方案。

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现象

在使用datax同步mysql数据到hive的时候,发现有些时间字段同步之后时间少了8小时。

下面分析一下具体情况。

背景知识

首先,明确一下hive支持的时间类型和datax支持的时间类型有哪些。

先看一下datax支持的数据类型:

这是datax GitHub上的文档,可以看到datax支持的时间类型只有date和timestamp。

接下来看一下hive3.x支持的数据类型:

 

可以看到,hive也支持date和timestamp两种时间类型。

但是datax和hive都不支持datetime类型,而我们的mysql中很多时间字段存储的都是datetime类型的,我这里也是在这个类型上出现的问题。

具体情况 

mysql中有一个字段(假设为createtime),其类型为datetime。由于datax和hive都不支持datetime类型,但支持string、date和timestamp。一开始没有多想,就在datax中用string类型写出,hive中用timestamp接收。结果就出现同步到hive后对应的时间少了8小时。

这个问题是datax进行时间类型字段的类型转换时产生的,具体可以看一下datax源码。

解决办法

后来将datax中的写出类型由string类型改为timestamp类型后(mysql为datetime类型、datax为timestamp类型、hive为timestamp类型),就没有问题了。

 

### 数据同步方案概述 DataX 是阿里巴巴开源的一款异构数据源离线同步工具,支持多种数据库之间的数据传输。要实现 Hive 分区表中的数据同步MySQL 的场景,可以按照以下方式设计配置文件并完成任务。 #### 1. DataX 配置基础结构 DataX 使用 JSON 文件作为其核心配置文件,主要分为 `job` 和 `content` 两大部分。其中 `job` 定义了整体的任务属性,而 `content` 则描述具体的读取器 (`reader`) 和写入器 (`writer`) 设置[^1]。 #### 2. Reader 插件 (HiveReader) 对于 Hive 表的数据读取,需使用 `hive` 类型的 reader 插件。如果目标表是一个分区表,则需要通过动态参数来指定所需的分区信息[^3]。例如: ```json { "name": "hivereader", "parameter": { "defaultFS": "hdfs://nameservice1", "path": "/user/hive/warehouse/db_name/table_name/dt=${bizdate}", "fieldDelimiter": "\u0001", "column": [ {"name": "id", "type": "string"}, {"name": "name", "type": "string"} ], "fileFormat": "TEXTFILE" } } ``` 上述代码片段展示了如何设置路径以匹配特定日期(`${bizdate}`)下的分区目录,并定义字段分隔符以及列名列表。 #### 3. Writer 插件 (MysqlWriter) 为了将提取出来的数据加载至 MySQL 中,应选用 `mysql` writer 组件。此组件允许用户自定义 SQL 来控制插入行为,比如批量插入或者更新操作[^2]: ```json { "name": "streamwriter", "parameter": { "print": true, "connection": [{ "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://localhost:3306/test"], "table": ["target_table"] }], "username":"root", "password":"your_password", "writeMode":"insert", "batchSize":10000, "preSql":[], "postSql":[] } } ``` 这里需要注意的是 `"jdbcUrl"` 应替换为目标数据库的实际连接字符串;同也要调整用户名密码等相关认证细节。 #### 4. 整合完整的JSON模板 最后一步就是把前面提到的所有要素组合起来形成最终可执行的 job.json 文件: ```json { "job": { "setting": {}, "content": [ { "reader": { ... }, // 如上所示的 hivereader 参数 "writer": { ... } // 如上所示的 mysqlwriter 参数 } ] } } ``` 运行该脚本前,请确认所有依赖环境已经搭建完毕,包括但不限于 Hadoop/HDFS, Hive Metastore 及 Target Database(MySQL)[^1]. ### 注意事项 - 确保 source side(Hive)和 target side(MySQL)之间网络可达。 - 如果遇到性能瓶颈问题,考虑优化 batch size 或者启用并发模式。 - 对于大数据量迁移项目建议先做小规模测试验证流程无误后再扩大范围实施全量转移工作。
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