sqoop批量建表脚本

sqoop create-hive-table 支持只迁移建表语句,但是不支持批量创建,因此写了一个脚本去执行

#!/bin/bash
if [ $1 ]
then
tb=$1
array=(${tb//,/ })
for var in ${array[@]}
do
    /opt/apps/sqoop-1.4.7/bin/sqoop create-hive-table \
        --connect jdbc:mysql://dream3:3306/test \
        --table ${var} \
        --username root \
        --password root \
        --hive-table test.${var} \
        --fields-terminated-by '\t' \
        --lines-terminated-by '\n'
if [ $? -eq 0 ]
then echo "import ${var} successfully!"
else echo "import ${var} failed!"
fi
done
else
echo "请传入mysql需要迁移的表,多个表直接“,”分割"
fi
sh batch_create.sh table1,table2

<think>好的,我现在需要帮用户介绍基于Hive的广州地区天气分析系统的数据存储流程图。首先,我得理解用户的需求。他们可能在做项目或者学习Hive的应用,想要了解数据从采集到存储的整个流程。用户可能是一个学生或者刚入行的数据分析师,需要清晰的流程图说明各个步骤。 首先,我应该回忆Hive的数据处理流程。通常,Hive处理数据包括数据采集、存储、处理和分析这几个阶段。但用户特别关注数据存储部分,所以需要详细展开这一块。 接下来,考虑广州天气数据的来源。可能的数据源包括气象站传感器、公开API(比如中国天气网)、政府公开数据或者第三方数据平台。数据格式可能多样,比如CSV、JSON、XML,甚至是日志文件。这部分需要在流程图中体现数据采集的来源和格式。 然后是数据传输。采集到的数据需要传输到存储系统,可能使用Flume、Kafka或者Sqoop这些工具。比如,Flume适合日志数据的实时采集,Kafka处理流数据,Sqoop用于关系数据库的导入。需要说明不同工具的应用场景。 接下来是数据存储。原始数据通常先存在HDFS,因为Hive本身依赖于Hadoop生态系统。之后,数据会被加载到Hive的数据仓库中。这里可能需要解释Hive结构,比如外部和内部的区别,分区和分桶的概念。尤其是针对天气数据,时间分区(按年、月、日)会很常见,可能还有地区分区,比如广州的不同区。 然后是数据清洗和转换。使用HiveQL进行ETL操作,比如处理缺失值、去重、格式标准化,可能将数据转换成适合分析的格式,比如ORC或Parquet,这些格式有利于查询优化。这部分是否属于存储流程?可能需要考虑,因为存储前通常需要一定的预处理。 元数据管理也是关键,Hive的Metastore保存结构、分区信息等,方便后续查询和管理。需要提到这一点,因为它是Hive的重要组成部分。 最后是数据应用层,存储后的数据可以用于可视化、分析报告或机器学习。虽然用户问的是存储流程,但可能需要在流程图中简要提及数据的最终应用,以展示整个流程的完整性。 用户可能需要一个直观的流程图,所以应该分步骤说明,并确保逻辑清晰。可能需要检查是否有遗漏的环节,比如数据预处理是否包含在存储流程中,或者是否属于后续处理步骤。此外,考虑是否需要强调Hive的分区策略对性能的影响,比如按时间分区提升查询效率。 另外,用户可能对Hive的具体操作感兴趣,比如如何创外部,如何加载数据,分区的创等。不过用户主要关注流程图,所以不需要深入代码层面,但需要提到关键步骤。 总结一下,数据存储流程大致是:数据源 -> 采集 -> 传输 -> 原始存储(HDFS) -> 加载到Hive(结构化管理,分区) -> 清洗转换 -> 存储优化格式 -> 元数据管理 -> 应用。需要将这些步骤用箭头连接,并简要说明每个环节的作用和使用的工具。 需要确保术语准确,比如Hive的外部、分区、Metastore等,同时用中文通俗地解释,避免过于技术化,让读者容易理解。可能用户还希望了解每个步骤的意义,比如为什么先存HDFS再导入Hive,因为Hive通常是立在HDFS之上的。 最后,是否需要给出一个简化的流程图示例,用文字描述各个步骤,或者议使用工具如Visio绘制?用户的问题可能期望文字描述的流程图,所以分步骤列出并说明每个环节即可。</think>以下是基于Hive的广州地区天气分析系统数据存储流程的详细说明,以分步骤形式呈现: --- ### **数据存储流程图概述** ``` [数据源] → [数据采集] → [数据传输] → [原始存储(HDFS)] → [Hive数据仓库] → [清洗/转换] → [优化存储] → [元数据管理] → [应用层] ``` --- ### **分步骤说明** 1. **数据源** - **类型**:气象站传感器、公开API(如中国天气网)、政府开放平台(如广州市气象局)、第三方数据服务。 - **格式**:CSV、JSON、XML、日志文件等。 - **内容**:温度、湿度、降水量、风速、PM2.5等广州地区的天气和环境数据。 2. **数据采集** - **工具**: - `Flume`:实时采集气象站日志数据。 - `Python脚本`:调用API定时抓取结构化数据(如每小时温度)。 - `Sqoop`:从关系数据库(如MySQL)导入历史数据。 - **输出**:原始数据文件(如 `/raw_data/guangzhou_weather/2023/10.csv`)。 3. **数据传输** - **方式**: - 流数据:通过`Kafka`传输实时数据,供后续实时分析。 - 批量数据:直接写入HDFS或通过`Flume`通道持久化存储。 4. **原始存储(HDFS)** - **路径结构**: ```bash /user/hive/warehouse/raw/guangzhou_weather/ ├── temperature/2023/10/10_20231001.csv └── aqi/2023/10/10_20231001.json ``` - **特点**:保留原始格式,作为数据备份和容错基础。 5. **Hive数据仓库加载** - **(外部)**: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS raw_weather ( timestamp STRING, district STRING, temperature FLOAT, humidity INT ) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) LOCATION '/user/hive/warehouse/raw/guangzhou_weather'; ``` - **分区策略**:按时间(年/月/日)和地区(如天河区、越秀区)分区,加速查询。 - **数据加载**:通过`LOAD DATA INPATH`或`ALTER TABLE ADD PARTITION`关联HDFS数据。 6. **数据清洗与转换** - **ETL操作**: - 使用HiveQL去重、填充缺失值(如用前后时间均值补全温度)。 - 转换单位(如风速m/s→km/h)、标准化时间格式。 - **目标**:创清洗后的内部,存储为列式格式(ORC/Parquet)。 ```sql CREATE TABLE cleaned_weather STORED AS ORC AS SELECT from_unixtime(timestamp) AS event_time, district, temperature, CASE WHEN humidity < 0 THEN 0 ELSE humidity END AS humidity FROM raw_weather; ``` 7. **优化存储** - **格式优化**:将清洗后的数据转换为ORC/Parquet格式,提升压缩率和查询性能。 - **分区策略**:按业务需求进一步分桶(如按温度范围分桶)。 8. **元数据管理** - **Hive Metastore**:记录结构、分区信息和存储路径。 - **示例查询**: ```sql SHOW PARTITIONS cleaned_weather; -- 查看分区信息 ``` 9. **应用层对接** - **数据去向**: - **可视化**:通过Hive JDBC连接Tableau/PowerBI生成天气仪盘。 - **分析**:执行HiveQL统计季度平均温度。 - **模型训练**:导出为CSV供Python进行时序预测(如LSTM)。 --- ### **关键设计点** - **分区策略**:按时间和地理分区,减少全扫描。 - **存储格式**:ORC/Parquet提升性能,支持谓词下推和压缩。 - **外部**:原始数据与元数据解耦,避免误删数据。 如果需要绘制流程图,议使用工具如 **Visio** 或 **draw.io** 将上述步骤可视化,并标注工具名(如HDFS、Hive、Kafka)和关键操作(如ETL、分区)。
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