datax做增量导入数据到hive:mysql>hive

为什么要做增量导入? 例如mysql表中的数据导入hive,如果第一天抽取了mysql中t_user表中的全部数据,则第二天只需要抽取新增数据即可! 增加导入是利用where 条件查询实现的,查询条件一般是自增的id或者时间列 下面演示基于时间列的数据增量抽取。

1.数据准备

# 1. 在mysql数据库创建如下表结构:
create table t_order(
    id               int   primary key auto_increment,
    amt              decimal(10,2),
    `status`         int  default 0,
    user_id          int,
    create_time      timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    modify_time      timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);
# 2.插入数据
insert into t_order values(null,100,0,1001,'2023-07-01 10:10:10','2023-07-01 10:10:10');
insert into t_order values(null,99,0,1002,'2023-07-01 10:10:10','2023-07-01 10:10:10');

select *
from t_order;


-- 2.在hive创建如下表结构
create table t_order(
        id                    int,
        amt                   decimal(10,2),
        `status`              int,
        user_id               int,
        create_time           string,
        modify_time           string
)partitioned by (dt string)
row format delimited  fields terminated by '\t';

-- 手动添加分区
alter table t_order add partition (dt='2023-07-01');

show partitions t_order;

2.编写增量数据导入datax配置文件

{
    "job": {
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "connection": [
        &n

<think> 首先,用户的问题是关于在DataX-Web中实现MySQLHive数据同步的方法。根据系统指令,我需要参考站内引用提供的引用内容。 回顾引用内容: - [^1]: DataX是一个离线数据同步工具,用于各种数据源之间的同步,包括MySQLHive。本例中使用DataX实现HiveMySQL之间的数据传输。 - [^2]: DataX Web是DataX的分布式数据同步工具,提供操作界面,支持创建数据同步任务,包括RDBMS数据源批量创建。提到增量同步,如基于时间或自增主键。 - [^3]: 一个SQL示例,显示插入数据MySQL表,但从内容看,是hive数据同步到MySQL的示例("hive数据使用datax同步到MySQL")。 - [^4]: 讨论DataXHive导出到MySQL时,数据类型映射问题。提到Hive数据类型和DataX内部类型的对应关系。 - [^5]: 描述一个DataX专题,关于MySQL导入Hive的开发样例。包括创建Hive表结构和JSON脚本开发方法。特别提到"方式一 - 基于脚本开发"和"方式二 - 基于DATAX-WEB端配置"。这里明确有MySQLHive的示例。 用户的问题聚焦于DataX-Web中实现MySQLHive数据同步的方法。引用[5]直接提供了这个方法:它描述了两种方式: 1. 基于脚本开发:创建JSON配置文件。 2. 基于DATAX-WEB端配置:通过Web界面配置。 具体在引用[5]中提到:"第二章 Datax专题之MysqlHive开发样例(方式一 - 基于脚本开发 & 方式二 - 基于DATAX-WEB端配置)",并给出了创建目录和JSON脚本的步骤。 所以,我的回答应该基于引用[5],因为它最相关。我需要解释如何在DataX-Web中配置MySQLHive的同步。 回答结构: - 系统指令要求回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 使用中文回答。 - 所有行内数学表达式用$...$,但我这里没有数学表达式,所以忽略。 - 独立公式用$$...$$,但这里不需要。 - 末尾自然地添加引用标识。 - 生成相关问题。 步骤: 1. **介绍方法**:解释DataX-Web提供两种配置方式:基于脚本和基于Web界面。 2. **详细步骤**:    - **基于脚本开发**:      - 创建JSON配置文件定义数据源和目标。      - 引用[5]给出了示例:如创建Hive表结构和JSON脚本。    - **基于Web界面配置**:      - 在DataX-Web中创建任务,选择MySQL作为源,Hive作为目标。      - 通过页面选择和配置参数。 3. **增量同步**:引用[2]提到支持增量同步,如基于时间或自增主键。 4. **数据类型映射**:引用[4]提醒数据类型兼容性问题,需要注意。 5. **添加引用**:在关键部分标注引用。 6. **生成相关问题**:在结尾添加相关问题段落。 完整回答: - 开头:简要回答用户问题。 - 主体:分步骤解释方法。 - 结尾:引用标识和相关问题。 相关问题生成:§§相关问题§§ 基于主题,可能的问题如: 1. 如何在DataX-Web中配置增量同步? 2. DataX处理数据类型映射的最佳实践是什么? 3. 优化DataX同步性能的技巧有哪些? 确保回答真实可靠:基于引用内容,不添加虚构信息。 </think> 基于您的查询,我将详细解释在DataX-Web中实现MySQLHive数据同步的方法。DataX-Web是DataX的可视化扩展,简化了任务配置过程,支持通过Web界面创建和管理同步任务。以下方法参考了站内引用提供的技术细节(尤其是引用[5]),确保步骤清晰、可靠。核心方法包括两种方式:**基于脚本开发**和**基于Web界面配置**,我将逐步说明操作流程。 ### 1. **基于脚本开发方式** 这是一种传统方法,需要手动编写JSON配置文件定义数据源和目标。优点是灵活性强,适用于复杂场景;缺点是需要熟悉DataX语法。步骤基于引用[5]中的示例: - **步骤1: 创建必要的目录和文件** - 在服务器上创建存放配置文件的核心目录: ```bash mkdir db_conf # 存放数据库连接信息 mkdir json_conf # 存放DataX任务JSON配置文件 mkdir sh_conf # 存放执行脚本 ``` - **步骤2: 编写JSON配置文件** - 在`json_conf`目录下创建JSON文件(如`mysql_to_hive.json`),配置任务参数: ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "your_mysql_user", "password": "your_mysql_password", "column": ["id", "bank_name", "etl_time"], // 选择MySQL源表字段 "connection": [ { "table": ["source_table"], // MySQL源表名 "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://mysql_host:3306/db_name"] } ] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", // DataX内部使用hdfswriter写入Hive "parameter": { "defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020", // HDFS地址 "fileType": "text", // 文件类型,通常为text或orc "path": "/user/hive/warehouse/ods.db/target_table", // Hive表HDFS路径 "fileName": "data_file", "writeMode": "append", // 写入模式(append/truncate等) "fieldDelimiter": ",", // 字段分隔符 "column": [ {"name": "id", "type": "INT"}, // 字段映射,参考Hive表结构 {"name": "bank_name", "type": "STRING"}, {"name": "etl_time", "type": "STRING"} ] } } } ], "setting": { "speed": { "channel": 3 // 并发通道数,优化性能 } } } } ``` - **关键点**: - `reader`部分配置MySQL连接细节;`writer`部分指向Hive表的HDFS路径(因为Hive数据存储在HDFS)。 - 字段映射需严格对齐MySQLHive数据类型(例如,MySQL的VARCHAR映射到Hive的STRING),以避免脏数据问题(参考引用[4])。 - Hive表结构需预先创建,如引用[5]中的示例:`CREATE TABLE ods_T_YYBZB_TGH_BANKINFO_di(...)`。 - **步骤3:DataX-Web中导入和执行脚本** - 登录DataX-Web界面,转到“任务管理”部分。 - 上传JSON文件,并设置调度参数(如定时执行)。 - 运行任务,DataX-Web会调用DataX引擎执行同步。 ### 2. **基于Web界面配置方式** 这是推荐方法,适合非技术用户。DataX-Web提供图形化界面,无需手动编码。步骤简洁高效(引用[2]和[5]): - **步骤1: 配置数据源** - 登录DataX-Web,进入“数据源管理”。 - 添加MySQL数据源: - 类型:MySQL - JDBC URL、用户名、密码等(类似`jdbc:mysql://mysql_host:3306/db_name`)。 - 添加Hive数据源: - 类型:HDFS(间接指向Hive),配置HDFS地址(如`hdfs://hadoop102:8020`)。 - 注意:Hive本身不是直接数据源,需通过HDFS路径关联(引用[5])。 - **步骤2: 创建同步任务** - 进入“任务管理” > “新建任务”。 - 选择源:MySQL数据源,指定表名(如`source_table`)和需同步的字段。 - 选择目标:Hive/HDFS数据源,指定HDFS路径(如`/user/hive/warehouse/ods.db/target_table`)。 - 配置映射: - 自动映射字段,或手动调整数据类型(例如,确保MySQL的INT映射到Hive的INT)。 - 设置写入模式(append覆盖增量数据,truncate全量覆盖)。 - 高级选项: - **增量同步**:如果需增量更新,启用“增量配置”,选择基于时间戳或自增主键(如`id`字段),参考引用[2]的功能描述。 - **步骤3: 执行和监控** - 保存任务后,点击“运行”按钮。 - 在DataX-Web的“任务日志”中实时查看进度和错误信息(如数据类型映射错误)。 - 支持终止任务或设置定时调度(集成xxl-job,引用[2])。 ### 关键注意事项 - **数据类型映射**:MySQLHive数据类型不完全兼容(如MySQL的DATETIME需转换为Hive的STRING或TIMESTAMP)。DataX内部类型需对齐,避免脏数据(例如,使用`String`类型处理Hive的复杂类型如MAP或STRUCT,参考引用[4])[^4]。 - **性能优化**:增加`channel`参数提高并发(基于脚本方式),或在Web界面调整“速度设置”。 - **增量处理**:对于大数据量,优先使用增量同步(基于时间或自增主键),减少全量同步开销[^2]。 - **事前准备**:确保Hive表已创建,结构与MySQL源表匹配(引用[5]中的CREATE TABLE语句示例)[^5]。 通过上述方法,您可以在DataX-Web中高效实现MySQLHive数据同步。Web界面方式更易上手,而脚本方式适合定制化需求。实际部署时,建议先测试小规模数据验证配置正确性。
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