MySQL中的业务数据该如何正确导入到Hive中

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MySQL中的业务数据该如何正确导入到Hive中 - Sqoop。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

水善利万物而不争，处众人之所恶，故几于道💦

#! /bin/bash

sqoop=/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" ]]; then
	do_date=$2
fi

import_data(){
$sqoop import \
--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 $1 in
  "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

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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）

drop table if exists 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 fields terminated by '\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/bash

APP=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" ] ;then
    do_date=$2
else 
    do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

sql1="
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 $1 in
"first"){
    $hive -e "$sql1$sql2"
};;
"all"){
    $hive -e "$sql1"
};;
esac