MySQL导入Hive - DataX方案

最新推荐文章于 2025-06-14 19:04:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-14 19:04:06 发布 · 1.1w 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hive #数据

本文介绍了如何使用阿里开源的DataX工具将数据从MySQL高效地导入到Hive，避免了sqoop可能的数据倾斜问题。DataX通过配置json文件实现MySQLreader与HDFSwriter的连接，通过shell和python脚本进行参数化配置和任务封装，简化了导入流程。

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

MySQL导入Hive可以用sqoop或者dump到本地再load into的方式导入Hive。

还有一种方式就是用阿里开源的DataX，试了一下还挺方便的。用sqoop经常会出现数据倾斜的情况，DataX暂时还没有遇见。

要使用DataX只需要填写一个json格式的配置文件即可，整个安装和使用的方法参照官方给出的Quick Start即可。

配置文件中，主要填写mysqlreader与hdfswriter的信息。虽然是MySQL导入Hive表，但因为Hive的数据实际上是存在HDFS中，因此没有单独的hivewriter，用hdfswriter即可。相关参数的文档见：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfswriter/doc/hdfswriter.md

但是每个任务都去填JSON文件也比较繁琐，比如jdbcUrl的配置，MySQL的username和password等，当然希望以参数的形式填写，这样以后要换只要改配置文件就好。还有DataX导入HDFS的形式只有append与nonConflict，不支持insert overwrite这种形式，重跑数据还要手动去truncate就太麻烦了。所以为了方便做一些前后处理以及传入参数，还是使用shell来封装一系列的命令，中间再使用python来动态生成json配置文件更好。

python的代码大概如下

import json
import
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
大数据DataX（四）：MySQL导入到Hive
Lansonli（蓝深李）的博客
02-19 1239
MysqlReader插件实现了从Mysql读取数据。简而言之，MysqlReader通过JDBC连接器连接到远程的Mysql数据库，并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句，然后发送到远程Mysql数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。将MySQL的数据导入到Hive中使用到的“MysqlReader”和“hdfswriter”两个插件，先将mysql数据导入到HDFS中，创建Hive表映射对应的路径即可。
大数据DataX（五）：Hive导入到MySQL
Lansonli（蓝深李）的博客
02-20 1594
目前HdfsReader支持的文件格式有textfile（text）、orcfile（orc）、rcfile（rc）、sequence file（seq）和普通逻辑二维表（csv）类型格式的文件，且文件内容存放的必须是一张逻辑意义上的二维表。在底层实现上，HdfsReader获取分布式文件系统上文件的数据，并转换为DataX传输协议传递给Writer。将Hive数据导入到MySQL需要使用到“hdfsreader”和“MySQLWriter”插件，下面介绍以上两种插件。
DataX导数据从mysql到hive回顾
默主归沙的博客
09-27 1283
注意：一定要先开启meta，再开启hive！太久没碰datax了，没想到真的忘记了。mysql可以确定一下表。
[使用DataX采集Mysql数据到Hive]
pblh123的专栏
09-22 3783
Centos上安装MySQL，安装Hive，启动Hadoop和Hive，Hive中建表，安装DataX DataX导入导出文件配置，一键启动Hive 启动DataX导入数据及结果检查
DataX Hive写插件深度解析：从数据写入到Hive表关联实战
最新发布
qq_42773076的博客
06-14 1438
DataX的Hdfswriter插件提供了高效的数据写入Hive表的能力，通过合理配置可实现与Hive表的无缝对接。在实际应用中，需重点关注路径映射、字段分隔符一致性及类型转换规则。对于大规模数据写入，建议采用ORC格式并启用压缩，同时合理设置并发通道数以平衡性能与集群资源。自定义Hive SerDe实现复杂类型支持开发分区表批量写入功能集成Hive ACID特性实现事务性写入。
數據集成平台：datax將MySQL數據同步到hive（全部列和指定列）
m0_37759590的博客
02-24 1158
數據集成平台：datax將MySQL數據同步到hive（全部列和指定列）
使用sqoop将mysql数据导入到hive中_sqoop将mysql数据导入hive
2401_84181070的博客
04-15 670
以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！上面的地址是虚拟机地址，端口号默认为3306（也可以查一下此端口是否有mysqld，如下面），后面的是用户名（root）和密码（1111），都是根据自己的填。这个命令是，将mysql中kk数据库中的表student导入到hive的db_msg数据库的student表（hive中的表可不存在，会自动创建）
利用DataX实现hive到MySQL
weixin_53323742的博客
05-25 3859
一、DataX是什么（https://github.com/alibaba/DataXhttps://github.com/alibaba/DataX） （1）异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据 库(MySQL、Oracle 等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高 效的数据同步功能。 （2）支持的数据源 （3）运行原理 Job：单个作业的管理节点，负责数据清理、子任务划分、TaskGroup监控管理。 Task：由Job切.
datax mysql-hive hive-mysql
小憨憨的博客
04-19 829
通常情况下，离线数据同步任务需要每日定时重复执行，故HDFS上的目标路径通常会包含一层日期，以对每日同步的数据加以区分，也就是说每日同步数据的目标路径不是固定不变的，因此DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。DataX的使用十分简单，用户只需根据自己同步数据的数据源和目的地选择相应的Reader和Writer，并将Reader和Writer的信息配置在一个json文件中，然后执行如下命令提交数据同步任务即可。
datax数据从hive导入mysql数据缺失解决
01-18
### DataX 数据从 Hive 导入 MySQL 数据缺失解决 #### 背景介绍 在大数据处理领域，Hive 和 MySQL 分别作为数据仓库与关系型数据库的重要组成部分，在数据流转过程中承担着关键角色。Hive 通常用于存储海量数据并...
使用DataX同步hive数据到MySQL
青春不流名
10-13 2147
1、组件环境
使用kettle将mysql中的数据导入到hive中
01-07
先说说思路：1是直接从mysql输出至hive中，另外一个是先将数据搞到hdfs中，再load一下，当然这只是textfile存储格式而言，若是ORC等其他列式存储的话建议先搞一个textfile格式的中间表，再insert into table select 插进去 太学浅，还是就第一种在人理解上最好的一种先记录一下 1.连接hive对外服务的组件hiveserver2 点击测试，OK之后会显示测试成功 测试直接将mysql中的stdcode表导入一下 抽取数据，插入的目标库中有没有对应为表的话点击下方的SQL，会默认执行DDL语句，create一下表，接下来NEXT 成功！当然具体的
datax实战-mysql同步数据到hive
01-07
{ job: { setting: { speed: { channel: 1 }, errorLimit: { record: 0, percentage: 0.02 } }, content: [ { reader: {
DataX之Hive-to-MySQL
docsz的博客
02-22 1074
1、脚本 { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 3 } }, "content": [ { "reader": { "name": "hdfsreader", "parameter":
DataX-MySQL-to-Hive之Hadoop HA
docsz的博客
02-22 303
1、脚本 { "setting": {}, "job": { "setting": { "speed": { "channel": 2 } }, "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "para
【Spark数仓项目】需求八：MySQL的DataX全量导入和增量导入Hive
qq_31412425的博客
07-14 2145
本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时间分区。测试两种导入场景，一种是将数据全量导入，即包含所有时间分区；另一种是每天运行调度，仅导入当天时间分区中的用户数据。mysql表建表语句：hive注意字段时间戳，我们将从以上MySQL向Hive导入数据。编写datax的json脚本"job" : {执行导入操作在mysql中添加测试数据 导入mysql中7-11的数据到hive下7-11分区在hive下创建分区运行dataX脚本。
datax做增量导入数据到hive:mysql＞hive
limenghao2002的博客
08-09 1637
datax做增量导入mysql数据到hive
如何使用 datax 将 mysql 中的数据拉取到 hive ？
qq_43368947的博客
07-09 1841
需求 使用datax将mysql中的数据拉取到hive的ods层 步骤 首先在mysql中确定好需要拉取的表user_extend， 然后对应在hive中创建好空表，等待拉取 这里对应创建的hive表格如下 CREATE TABLE snbap_ods.ods_user_extend ( user_id bigint , user_gender bigint , is_pregnant_woman tinyint , is_have_children tinyint , is
Datax从Hive中导出数据写入到MySQL
wowSpark
05-08 4525
Datax从Hive中导出数据写入到MySQL读取Hive数据时，Datax内部支持的数据类型脏数据错误类型的解决方法 读取Hive数据时，Datax内部支持的数据类型 Hive1.2.x 版本支持的数据类型已经很丰富了，但是Datax目前还支持不了这么多的数据类型，如果不注意的话，将会抛出很多奇怪的问题：比如 脏数据 的问题。 DataX 内部类型 Hive表 数据类型 Long TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT Double FLOAT,DOUBLE Str
使用datax连接mysql和hive
03-31
<think>好的，我需要帮助用户了解如何使用DataX实现MySQL与Hive之间的数据传输。首先，我要回忆DataX的基本结构和配置方法。DataX是一个离线数据同步工具，采用框架加插件的设计，所以需要确认用户是否已经安装了Java环境、DataX本身，以及MySQL和Hive的相关驱动或连接器。 用户提到了引用[3]和[4]，其中提到DataX同步到Hive需要先建表，所以可能需要指导用户如何批量生成建表语句，或者在配置中处理表结构的问题。同时，引用[2]提到使用DataX将Hive数据导入HBase，但用户现在的问题是关于MySQL和Hive之间的传输，所以可能需要调整示例配置。 接下来，用户需要具体的配置教程和示例。我需要分步骤说明，包括环境准备、编写作业配置文件、执行同步任务。需要确保每个步骤清晰，比如下载DataX、安装Java，配置MySQL的Reader和Hive的Writer。 在示例配置部分，要提供一个JSON模板，展示MySQL Reader如何配置连接信息、查询SQL，以及Hive Writer如何指定HDFS路径、字段定义等。同时，需要提醒用户注意替换实际参数，比如jdbc连接、用户名密码、表名和字段。 可能的问题点包括：Hive表的格式（如文本文件，ORC等），字段类型映射是否正确，HDFS路径权限问题，以及DataX插件的兼容性。需要提示用户检查这些方面，或者参考引用[3]处理建表问题，引用[4]了解DataX框架设计，确保插件正确安装。 最后，生成相关问题时，要考虑用户可能遇到的下一步问题，比如性能优化、增量同步、错误处理等，以及与其他工具如Sqoop的对比，帮助用户全面了解DataX的应用场景和限制。</think># 使用DataX实现MySQL与Hive数据传输的配置教程 ## 一、环境准备 1. 安装Java 1.8+环境并配置`JAVA_HOME`变量[^2] 2. 下载DataX工具包并解压（官网地址：https://github.com/alibaba/DataX） 3. 确保Hive已配置好HDFS存储，MySQL驱动包`mysql-connector-java.jar`已放入DataX的`plugin/reader/mysqlreader/libs/`目录 ## 二、配置作业文件（示例：mysql_to_hive.json） ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "123456", "connection": [{ "querySql": [ "SELECT id,name,age FROM test.user WHERE create_time > '2023-01-01'" ], "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"] }] } }, "writer": { "name": "hdfswriter", "parameter": { "defaultFS": "hdfs://namenode:8020", "fileType": "text", "path": "/user/hive/warehouse/test.db/user", "fileName": "data_${taskId}", "column": [ {"name": "id", "type": "BIGINT"}, {"name": "name", "type": "STRING"}, {"name": "age", "type": "INT"} ], "writeMode": "append", "fieldDelimiter": "\t" } } }] } } ``` ## 三、执行同步命令 ```bash python datax/bin/datax.py mysql_to_hive.json ``` ## 四、关键配置说明 1. **MySQL Reader**： - 支持`table`或`querySql`两种模式指定数据源 - 增量同步建议使用`where`条件配合时间戳字段[^1] 2. **Hive Writer**： - 需提前创建Hive外部表，建表语句字段类型需与JSON配置匹配[^3] - 文本格式默认使用`\t`分隔符，ORC格式需要修改`fileType`参数
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值