datax导入hive动态分区

配置hive支持动态分区

  <property>
    <name>hive.exec.dynamic.partition</name>
    <value>true</value>
    <description>Whether or not to allow dynamic partitions in DML/DDL.</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.exec.max.dynamic.partitions</name>
    <value>10000</value>
    <description>Maximum number of dynamic partitions allowed to be created in total.</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode</name>
    <value>10000</value>
    <description>Maximum number of dynamic partitions allowed to be created in each mapper/reducer node.</description>
  </property>
  <property>
    <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name>
    <value>nonstrict</value>
    #开启允许所有分区都是动态的，否则必须要有静态分区才能使用。
    <description>
      In strict mode, the user must specify at least one static partition
      in case the user accidentally overwrites all partitions.
      In nonstrict mode all partitions are allowed to be dynamic.
    </description>
  </property>

ddl语句创建分区表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_p` (
  `id` int COMMENT 'date in file', 
  `name` string COMMENT 'appname' )
COMMENT 'cleared log of origin log'
PARTITIONED BY (
  `ct`  string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ('creator'='c-chenjc', 'crate_time'='2018-06-07')
;


CREATE TABLE IF NOT EXISTS `my_test_p` (
  `id` int COMMENT 'date in file', 
  `name` string COMMENT 'appname' ,
  `ct`  string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS ORC
TBLPROPERTIES ('creator'='c-chenjc', 'crate_time'='2018-06-07')
;

准备数据

指定表中行数据信息
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘t’ LINES TERMINATED BY ‘n’

• ROW FORMAT
• TERMINATED BY ‘t’ 每行数据中字段的分隔符
• LINES TERMINATED BY ‘n’ 行的分隔符，不指定的时候默认为‘n’

所以测试数据格式

123,me1,hangzhou
245,peter,beijing
789,alice,shanghai
201,mark,guangzhou
222,mawww,guangzhou
2222,aliuc,beijing

loadl示例

load data local inpath '/app/bigdata/apache-hive-2.3.7-bin/data/testdatact' into table my_test_p;

(partition(dt='20200717'))有静态分区就要加这个

查看结果
hive> select * from my_test_P;
OK
123	me1	hangzhou
245	peter	beijing
789	alice	shanghai
201	mark	guangzhou
222	mawww	guangzhou
2222	aliuc	beijing
Time taken: 1.837 seconds, Fetched: 6 row(s)
hive> 

Insert示例

insert overwrite table test_p partition(ct) select id ,name,ct from my_test_p;

要点：因为dpartition表中只有两个字段，所以当我们查询了三个字段时（多了city字段），所以系统默认以最后一个字段city为分区名，因为分区表的

分区字段默认也是该表中的字段，且依次排在表中字段的最后面。所以分区需要分区的字段只能放在后面，不能把顺序弄错。如果我们查询了四个字段的话，则会报错，因为该表加上分区字段也才三个。要注意系统是根据查询字段的位置推断分区名的，而不是字段名称。

查看分区

show partitions test_table;

分区用法

分区字段 其实就是一个虚拟字段

select * from table_name where ct='xxx' ; 

文件定时导入分区

datax模板配置

此方式会失败

{
        "job": {
                "setting": {
                        "speed": {
                                "channel": 1
                        }
                },
                "content": [{
                        "reader": {
                                "name": "mysqlreader",
                                "parameter": {
                                        "column": ["*"],
                                        "password": "xxx",
                                        "username": "xxxx",
                                        "where": "",
                                        "connection": [{
                                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://xxxxx:3306/web_magic"],
                                                "table": ["mysql_test_p"]
                                        }]
                                }
                        },
                        "writer": {
                                "name": "hdfswriter",
                                "parameter": {
                                        "column": [{
                                                        "name": "id",
                                                        "type": "int"
                                                },
                                                {
                                                        "name": "name",
                                                        "type": "string"
                                                },
                                                {
                                                        "name": "ct",
                                                        "type": "string"
                                                }

                                        ],
                                        "compress": "",
                                        "defaultFS": "hdfs://master:9000",
                                        "fieldDelimiter": ",",
                                        "fileName": "test_p",
                                        "fileType": "text",
                                        "path": "/user/hive/warehouse/testjar.db/test_p",
                                        "writeMode": "append"
                                }
                        }
                }]
     

单分区模版

必须确定分区

{
        "job": {
                "setting": {
                        "speed": {
                                "channel": 1
                        }
                },
                "content": [{
                        "reader": {
                                "name": "mysqlreader",
                                "parameter": {
                                        "column": ["id","name"],
                                        "password": "xxxxx$xx",
                                        "username": "xxxx",
                                        "where": "",
                                        "connection": [{
                                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://x x xx:3306/web_magic"],
                                                "table": ["mysql_test_p"]
                                        }]
                                }
                        },
                        "writer": {
                                "name": "hdfswriter",
                                "parameter": {
                                        "column": [{
                                                        "name": "id",
                                                        "type": "int"
                                                },
                                                {
                                                        "name": "name",
                                                        "type": "string"
                                                }

                                        ],
                                        "compress": "",
                                        "defaultFS": "hdfs://xxxxx:xxx",
                                        "fieldDelimiter": ",",
                                        "fileName": "test_p",
                                        "fileType": "text",
                                        "path": "/user/hive/warehouse/testjar.db/test_p/ct=shanghai",
                                        "writeMode": "append"
                                }
                        }
                }]

        }
}

python ../bin/datax.py --jvm="-Xms128M -Xmx128M"  ./mysql2hive2.json 

## --jvm是这是最大最小使用内存

对于hdfswriter功能限制

 功能与限制
(1)、目前HdfsWriter仅支持textfile和orcfile两种格式的文件，且文件内容存放的必须是一张逻辑意义上的二维表;
(2)、由于HDFS是文件系统，不存在schema的概念，因此不支持对部分列写入;
(3)、目前仅支持与以下Hive数据类型： 数值型：TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,FLOAT,DOUBLE 字符串类型：STRING,VARCHAR,CHAR 布尔类型：BOOLEAN 时间类型：DATE,TIMESTAMP 目前不支持：decimal、binary、arrays、maps、structs、union类型;
(4)、对于Hive分区表目前仅支持一次写入单个分区;
(5)、对于textfile需用户保证写入hdfs文件的分隔符与在Hive上创建表时的分隔符一致,从而实现写入hdfs数据与Hive表字段关联;
(6)、HdfsWriter实现过程是：首先根据用户指定的path，创建一个hdfs文件系统上不存在的临时目录，创建规则：path_随机；然后将读取的文件写入这个临时目录；全部写入后再将这个临时目录下的文件移动到用户指定目录（在创建文件时保证文件名不重复）; 最后删除临时目录。如果在中间过程发生网络中断等情况造成无法与hdfs建立连接，需要用户手动删除已经写入的文件和临时目录。
(7)、目前插件中Hive版本为1.1.1，Hadoop版本为2.7.1（Apache［为适配JDK1.7］,在Hadoop 2.5.0, Hadoop 2.6.0 和Hive 1.2.0测试环境中写入正常；其它版本需后期进一步测试；
(8)、目前HdfsWriter支持Kerberos认证（注意：如果用户需要进行kerberos认证，那么用户使用的Hadoop集群版本需要和hdfsreader的Hadoop版本保持一致，如果高于hdfsreader的Hadoop版本，不保证kerberos认证有效）

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最后

以上就是开朗蜜蜂为你收集整理的datax导入hive动态分区的全部内容，希望文章能够帮你解决datax导入hive动态分区所遇到的程序开发问题。

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