datax同步mysql数据到hive

datax hdfswriter文档

https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md

需要注意的是,hdfswriter写入时的字段分隔符,需要用户保证与创建的Hive表的字段分隔符一致,否则无法在Hive表中查到数据。

另外,虽然hive3支持decimal格式,但是datax还不支持。。。因此datax作业中应该用string代替decimal。

建表语句 

create external table ods.studentpay_chain
(id string COMMENT 'id',
name string COMMENT '名称',
age int COMMENT '年龄',
money decimal(28,10) COMMENT '金额',
updateTime timestamp COMMENT '更新时间',
startDate timestamp COMMENT '生效日期',
endDate timestamp COMMENT '失效日期')
COMMENT '学生缴费表'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS ORC
LOCATION '/user/hive/warehouse/ods.db/ods.studentpay_chain';

datax作业配置

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
    
<think>嗯,用户这次在DataX数据同步场景中有明确指向性需求:需要将Hive数据同步MySQL的配置方案。结合历史对话和当前引用信息可以看出几个关键点:用户引用的两个信息片段存在技术关联性但场景错位:引用[1]演示的是HDFS到MySQLDataX调用命令,引用[2]描述的是MySQL到HDFS的同步原理。两者方向相反,且用户实际需要的是HiveMySQL的方案,这提示需要澄清技术链条——Hive本身不直接支持DataX读写,必须通过HDFS中转。在配置层面需要重点解决三个技术环节:Hive数据如何通过HDFS导出(实质是HDFSReader配置)、MySQLWriter的字段映射、特殊类型转换(如Hive的复杂类型需预处理)。尤其要注意用户在历史对话中强调过全量同步需求,因此配置示例里刻意省略了where条件。考虑到用户提供的引用里出现过QuerySQLMode,可能需要特别提醒用户:虽然示例配置为TableMode,但如果需要复杂数据过滤或字段处理,可以在reader中改用querySql参数。不过由于Hive表转MySQL通常需要清洗,更推荐先在Hive层用SQL预处理再同步基础表。最后保留的拓展问题设计意图是:用户当前只问基础配置,但实际部署时必然面临性能调优问题(比如Hive分区表同步),把全量/增量这个关键决策点作为首问能自然延伸需求边界;空值处理则是实际同步最常见的异常场景之一,作为第二问也很实用。</think> 以下是完整可靠的 DataX 同步 Hive 数据MySQL 的解决方案,包含配置方法、案例和注意事项: ### 一、技术原理 1. **数据流路径**:Hive表 → HDFS → DataXMySQL(需先将 Hive数据导出到 HDFS) 2. **核心组件**: - Reader:`hdfsreader` 读取 Hive 对应的 HDFS 数据文件 - Writer:`mysqlwriter` 写入 MySQL 目标表 ### 二、完整配置案例(`hivetomysql.json`) ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "hdfsreader", "parameter": { "path": "/user/hive/warehouse/db_name.db/table_name/*", // Hive表在HDFS的存储路径 "defaultFS": "hdfs://namenode:8020", "column": [ {"index": 0, "type": "string"}, // 字段索引及类型 {"index": 1, "type": "int"}, {"index": 2, "type": "date"} ], "fileType": "text", // Hive默认文本格式 "encoding": "UTF-8", "fieldDelimiter": "\t" // Hive默认分隔符 } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "writeMode": "insert", // 全量插入模式 "username": "mysql_user", "password": "mysql_password", "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://mysql_host:3306/target_db", "table": ["target_table"] } ], "column": ["col1", "col2", "col3"] // MySQL目标表字段名 } } } ] } } ``` ### 三、操作步骤 1. **前置准备**: ```bash # 确认Hive表在HDFS的路径 hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/db_name.db/table_name ``` 2. **执行同步**: ```bash cd /software/datax/bin python datax.py /software/datax/job/hivetomysql.json ``` ### 四、关键配置说明 | 组件 | 参数 | 注意事项 | |------|------|----------| | **hdfsreader** | `path` | 支持`*`通配符匹配分区数据 | | | `fieldDelimiter` | 需与Hive建表分隔符一致 | | **mysqlwriter** | `writeMode` | 可选`replace`(覆盖)或`insert`(追加) | | | `column` | MySQL字段名需与Hive字段顺序严格对应 | ### 五、常见问题处理 1. **类型转换异常** - 在Hive层用CAST转换类型: ```sql CREATE TABLE tmp_table AS SELECT CAST(int_col AS STRING), date_col FROM source_table; ``` 2. **分隔符不匹配** - 在Hive中重建表指定分隔符: ```sql CREATE TABLE reformat_table ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ``` > **特殊场景**:若需同步增量数据,可添加where条件: > ```json > "reader": { > "parameter": { > "path": "/user/hive/warehouse/db/order_table/dt=2023*", // 按分区增量 > ... > } > } > ``` [^1]: DataX官方文档推荐通过HDFS中转实现Hive同步 [^2]: 字段映射需确保HiveMySQL的元数据对齐
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