DataX实现数据同步(分区处理)

原创已于 2024-02-19 17:04:19 修改 · 1.4k 阅读

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#大数据 #sql #数据库 #hive #json #hdfs #database

于 2024-02-19 17:02:04 首次发布

本文介绍了如何使用DataX配合Hive的分区功能，通过创建日期分区字段，优化数据管理。通过JSON配置指定分区路径，并提到需预先创建分区以避免错误。还提及了自动化脚本实现每日数据同步，减少人工操作。

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之前使用DataX来实现数据的同步，只是将数据送到了指定的位置，但是并没有分区处理，这样当数据多了的时候就不是可以很方便的管理数据了，因此，可以增设一个分区来对数据进行处理。

1、我们可以先创建一个hive数据表，在建表时侯增加一个用来标记日期的字段用于分区，和MySQL的数据表的结构是相同的，以我的为例：

create table tbl_logs
(
    id                  bigint,
    log_id              string,
    remote_ip           string,
    site_global_ticket  string,
    site_global_session string,
    global_user_id      string,
    cookie_text         string,
    user_agent          string,
    ref_url             string,
    loc_url             string,
    log_time            string
)
partitioned by (today string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
;

2、接下来就是进行json文件的配置了，跟我上一篇的配置大同小异，但是在路径中稍有变动

json文件配置：

http://t.csdnimg.cn/yyva2http://t.csdnimg.cn/yyva2

3、这里有一个坑，就是你在指明分区路径的时候，这时候分区是已经存在了的，不然DataX就会报错没有这个路径，可以自己先创建分区，由于是按照每日新增数据来进行分区管理的，因此这里可以手动创建分区

alter table tbl_logs add partition (today='2024-02-18')

这个时候在使用DataX的时候就不会再报错了

4、我们也可以通过shell脚本来自动的运行DataX来实现数据的同步，因为每天都需要处理，所以可以进行脚本定时，后面我们需要做的就只有每天手动创建一个分区而已。

5、当成功运行了脚本之后会显示