水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦
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1 . 使用Sqoop 将 MySQL中的数据导入到HDFS上
#! /bin/bashsqoop=/opt/module/sqoop/bin/sqoop
#do_date默认为前一天的时间do_date=`date -d '-1 day' +%F`#如果第二个参数没有指定导入哪天的数据,默认为前一天的数据if[[ -n "$2"]];thendo_date=$2fiimport_data(){$sqoopimport\
--connect jdbc:mysql://hadoop101:3306/gmall \
--username root \
--password 000000 \#指定导出数据的目录路径
--target-dir /origin_data/gmall/db/$1/$do_date\#如果该目录已经存在,则删除该目录。设定此参数可以保证每次导入数据不会覆盖之前的数据。
--delete-target-dir \#使用 SQL 查询语句导入数据,有的sql会加一个where 1=1是为了满足语法
--query "$2 and \$CONDITIONS"\#Sqoop 并行的任务数,默认值为 4。因为它底层运行的实际上是MR中的Map,没有Reduce,默认是4个MapTask。数据导入时,建议并行度设为1
--num-mappers 1\
--fields-terminated-by '\t'\#启用压缩
--compress \#设置压缩算法-lzop压缩
--compression-codec lzop \#Hive中的Null在底层是以\N来存储的,而MySQL中的NULL就是NULL,为了导入数据的一致性
--null-string '\\N'\
--null-non-string '\\N'#导入后立即建立lzo索引
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /origin_data/gmall/db/$1/$do_date}import_activity_order(){
import_data activity_order "select
id,
activity_id,
order_id,
create_time
from activity_order
where date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'"}import_base_region(){
import_data base_region "select
id,
region_name
from base_region
where 1=1"}case$1in"order_info")
import_order_info
;;"base_category1")
import_base_category1
;;# 导入指定的表,省略了,所有的表都应该列出来"first")
import_base_category1
import_base_category2
import_base_category3
import_order_info
#......#所有的表,因为第一次导入为全量导入;;"all")
import_comment_info
import_coupon_use
#以后每次是增量导入,有些表就不用导入了;;esac
- 使用示例:
mysql_to_hdfs.sh all 2021-02-01
- 导出的数据用lzo压缩,并且在导出每一张表后,都立即生成lzo索引文件,因为lzo文件的切片依赖其索引文件,存放在指定的路径下
2. 在Hive中建立与之对应的表
常用的数据类型有下面这几个:
string - - - 字符型
bigint - - - 数值类型
decimal(10,2) - - - 商品的金额
decimal(16,2) - - - 支付、退款金额
数仓中一般创建的都是外部表,防止数据被误删(因为这个表的数据实际上是存储在HDFS上,并不属于Hive的数据集,所以当我们删除这个外部表的时候,只会删除它在Hive元数据中的记录,而不会删除HDFS上的数据文件,因此比较安全)
droptableifexists You_HiveTable_Name;CREATE EXTERNAL TABLE You_HiveTable_Name (`field_name1` string,`field_name2`bigint,`field_name3`decimal(10,2))
PARTITIONED BY(`dt` string)--分区字段row format delimited fieldsterminatedby'\t'--指定列分割符
STORED AS
INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_start_log';--外部表的存储路径,一建表这个路径就会被创建
以上SQL是创建一个外部表,支持lzo压缩,也就是声明这个表要读取的是lzo文件,比如我进行一个查询,(如果是MapReduce)实际上底层是通过MR去读数据,然后将结果输出,MR读数据会用到FileInputFormat,那么用LzoTextInputFormat就可以读到数据了。
Hive - Lzo压缩的详细介绍及配置 - Hive官网
3. 将HDFS中的数据 load 到 Hive 数仓的ODS层的表中
#!/bin/bashAPP=gmall
hive=/opt/module/hive/bin/hive
# 如果是输入的日期按照取输入日期;如果没输入日期取当前时间的前一天if[ -n "$2"];thendo_date=$2elsedo_date=`date -d "-1 day" +%F`fisql1="
load data inpath '/origin_data/$APP/db/order_info/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.ods_order_info partition(dt='$do_date');
load data inpath '/origin_data/$APP/db/order_detail/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.ods_order_detail partition(dt='$do_date');
"#每张表都要load,这里省略了sql2="
load data inpath '/origin_data/$APP/db/base_province/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.ods_base_province;
load data inpath '/origin_data/$APP/db/base_region/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.ods_base_region;
"case$1in"first"){$hive -e "$sql1$sql2"};;"all"){$hive -e "$sql1"};;esac
这里的两个sql字符串的意思是:有的表只需要在第一次导的时候导入,导入后基本不改变,所以以后就不用导入,所以分开了。
到Hive中查看表数据:
至此,业务数据库中的数据已经从MySQL导入到了Hive中
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