datax抽取es数据到hive

本文详细介绍了如何通过配置从Elasticsearch集群抽取数据,利用Esreader读取,并将结果写入Hive的ORC表,涉及参数设置如endpoint、accessId等,以及创建对应的Hive表结构。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

收到一个需求:将es集群的数据抽取到大数据平台
在hive创建一个对应数据表

create table if not exists ods.pr_es_test_orc(
						clueId STRING,
						brandId STRING,
						clueEstype STRING
)row format delimited FIELDS TERMINATED BY '|' 
STORED AS orc;

有些主要需要配置的点:
“endpoint” :es的ip地址,
“accessId”:用户名,
“accessKey”: 密码,
“index”: 数据库前缀*,( 其中的*是全匹配 )
“scroll”: 每次读取数据缓存时间,

{
	"job": {
		"setting": {
			"speed": {
				"channel": 7
			}
		},
		"content": [{
			"reader": {
				"name": "elasticsearchreader",
				"parameter": {
					"endpoint": "http://XXX.XXX.XXX.XXX:9200",
					"accessId": "XXXXXXX*",
					"accessKey": "XXXXXXXXXXX",
					"index": "XXXXXX-*",
					"type": "_doc",
					"scroll": "3m",
					"headers": {
					},
					"search": [{
							"query": {
								"bool": {
										"filter":[
                                                   {
                                                        "range":{
                                                                "createdTime":{
                                                                        "boost":1,
                                                                        "from": "${st}", ,
                                                                        "include_lower":true,
                                                                        "include_upper":true,
                                                                        "to": "${et}"
                                                                }
                                                        }
                                                }
                                                ]
								}
							},
							"size": 10
						}],
					"table": {
						"column": [							
							{"name" : "clueId"},
							{"name" : "brandId"},
							{"name" : "clueEstype"}
							]
					}
				}
			},
			"writer": {
				"name": "hdfswriter",
				"parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://${hdfs}",
                        "fileType": "ORC",
                        "path": "/user/hive/warehouse/ods.db/pr_es_test_orc",
					"fileName": "aaaaaa",
					"column": [			
										{"name" : "clueId", "type": "STRING"},
										{"name" : "brandId", "type": "STRING"},
										{"name" : "clueEstype", "type": "STRING"}

					],
					"writeMode": "append",
					"fieldDelimiter": "|",
					"compress": "NONE"
				}
			}
		}]
	}
}
好的,我可以为您提供一些关于使用DataX进行MySQL到Hive数据迁移的指导。 首先,您需要安装DataX并配置好环境。然后,您需要编写一个DataX任务配置文件,以指定源和目标数据源的详细信息。 以下是一个简单的MySQL到HiveDataX任务配置文件示例: ``` { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "your_mysql_username", "password": "your_mysql_password", "column": [ "column1", "column2", "column3" ], "connection": [ { "jdbcUrl": "jdbc:mysql://your_mysql_server:3306/your_mysql_database", "table": [ "your_mysql_table" ] } ] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": { "defaultFS": "hdfs://your_hdfs_server:9000", "fileType": "text", "path": "/your_hdfs_path", "fileName": "your_hdfs_file_name", "fieldDelimiter": "\t", "writeMode": "append", "column": [ "column1", "column2", "column3" ] } } } ], "setting": { "speed": { "channel": "3" } } } } ``` 在上面的配置文件中,您需要将以下信息进行替换: - `your_mysql_username`:MySQL数据库的用户名。 - `your_mysql_password`:MySQL数据库的密码。 - `your_mysql_server`:MySQL数据库的服务器地址。 - `your_mysql_database`:MySQL数据库的名称。 - `your_mysql_table`:要迁移的MySQL表的名称。 - `your_hdfs_server`:HDFS服务器的地址。 - `your_hdfs_path`:HDFS中要写入数据的路径。 - `your_hdfs_file_name`:在HDFS中要写入的文件名。 - `column1`,`column2`和`column3`:要迁移的列名称。 完成配置文件后,您可以使用以下命令来执行DataX任务: ``` python datax.py your_job_config.json ``` 这将启动DataX并开始将MySQL表中的数据传输到Hive表中。 希望这可以帮助您进行MySQL到Hive数据迁移。如果您有任何其他问题,请随时问我。
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