文章目录一、前置说明二、使用步骤1.创建Hive目标分区表2.编写同步任务的json文件3. 运行4. 空值处理5. 集成到平台处理总结 一、前置说明 Hive 表需要提前创建好( 以下以ORC示例)MySQL的建表要符合规范必须要有主键便于datax抽数的切分二、使用步骤1.创建Hive目标分区表# 1. 创建表
CREATE TABLE `ods.ods_tan_df`(
`id`
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2024-02-25 07:55:35
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# DataX读取Hive实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现"DataX读取Hive"的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据源配置
数据源配置 --> 任务配置
任务配置 --> 运行任务
运行任务 --> 数据同步完成
数据同步完成 --> [*]
```
整体流程分为以下几个步骤：
1. 数
原创
2024-02-04 09:33:52
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Hive中表的概述Hive中的表可分为内部表和外部表，在此基础上对表数据进行细粒度的分割，又有分区表和分桶表，分桶表是比分区表更细粒度的对数据进行分割。内部表： 在创建表时，未被external修饰的是内部表（managed table）。hive的表与数据库中的表的概念是相似的，每一个表在HIVE中都有一个相对应的目录，该目录是存储数据的路径，所有表数据（不包括外部表）都保存在这个目录中，数据以
# 使用 DataX 读取 Hive 的完整指南
DataX 是一个开源的异构数据传输工具，可以高效地实现数据在多种存储之间的传输。本文将详细介绍如何使用 DataX 从 Hive 中读取数据，并将过程分为几个步骤进行讲解。
## 流程概述
以下是使用 DataX 读取 Hive 的整个流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------
原创
2024-08-20 05:57:05
84阅读
# 读取Hive数据的datax
在数据处理的过程中，我们经常需要从Hive数据库中读取数据进行分析和处理。而DataX是一款开源的数据同步工具，可以实现不同数据源之间的数据同步。本文将介绍如何使用DataX读取Hive的数据。
## Hive简介
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库系统，可以对大规模数据进行查询和分析。通过Hive，用户可以使用类似SQL的查询语言HQL来操作数
原创
2024-07-01 05:28:12
197阅读
# 使用DataX读取Hive数据教程
## 1. 简介
DataX是一个开源的数据同步工具，可以用于大规模数据的离线批量同步。本教程将教会你如何使用DataX读取Hive数据。
## 2. 整体流程
下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置DataX任务 |
| 2 | 执行DataX任务 |
| 3 | 检查数据同步结果
原创
2023-12-21 03:19:54
235阅读
# DataX定制读取Hive
## 1. 流程概述
下面是实现DataX定制读取Hive的流程概述。通过这个流程，我们可以帮助刚入行的小白理解整个过程。
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 连接Hive |
| 步骤2 | 构建Hive Reader |
| 步骤3 | 构建Writer |
| 步骤4 | 运行DataX任务 |
## 2.
原创
2023-07-22 12:11:08
910阅读
# 使用DataX读取Hive数据的流程
DataX是阿里巴巴开源的一款大数据同步工具，可以用于数据交换、数据同步等场景。下面我将为你详细介绍如何使用DataX来读取Hive数据。
## 流程概述
使用DataX读取Hive数据的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备环境 | 安装Java环境和DataX工具 |
| 2. 配置任务文件 | 创建一个
原创
2023-07-22 12:12:01
957阅读
# 用DataX读取Hive中的JSON数据
在大数据领域，Hive是一个非常流行的数据仓库，而JSON格式是一种常见的数据交换格式。本文将介绍如何使用DataX工具来读取Hive中的JSON数据，帮助您更好地处理和分析数据。
## 什么是DataX
DataX是阿里巴巴集团开源的一款数据同步工具，它支持包括MySQL、Hive、HBase等在内的多种数据源和数据目的地，能够实现不同数据源之
原创
2024-06-12 04:39:27
102阅读
# 使用DataX读取Hive ORC表
## 引言
DataX是阿里巴巴集团开源的一款用于大数据实时同步的工具，它具有高性能、易扩展、易维护等优点。在实际的数据处理过程中，我们通常需要读取Hive中的数据并进行进一步处理。本文将介绍如何使用DataX读取Hive ORC表的步骤及示例代码。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装并配置好了DataX和Hive。DataX的安装可以参考官
原创
2024-01-15 08:44:41
113阅读
分享嘉宾：董一峰,2016年加入字节跳动OLAP团队,一直从事大数据查询引擎的开发和推广工作,先后负责Hive,Spark,Durid,ClickHouse等大数据引擎,目前主要聚焦于ClickHouse执行层相关的研发业务背景：大家都知道，广告对于很多互联公司来说，都是主要的收入，当然字节跳动也是如此。目前clickhouse在字节跳动在线服务和离线服务都有所涉及。下面来给大家分享一下click
向表中装载数据（Load）语法：load data [local] inpath 'XXXX' [overwrite] into table tb_name [partition (partcol1=val1,…)]; （1） load data：表示加载数据 （2）local ：表示从本地加载数据到hive表（复制到hdfs）；否则从HDFS加载数据到Hive表（移动文件到表目录） （3）inp
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2024-02-02 10:57:16
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Datax插件二次开发之HdfsWriter支持parquetDate: December 24, 20211. 背景目前，公司的OLAP和AD-HOC组件主要使用impala，而当前我们的impala版本支持parquet\textfile格式，却不支持ORC格式，因此会有同步数据时，进行parquet格式写入的需求。在网上查了下资料，只找到一个支持parquet的hdfswriter插件，但是
## 实现"DataX读取Hive分区表"的流程
### 1. 确定DataX和Hive环境的安装配置
在开始使用DataX读取Hive分区表之前，需要确保DataX和Hive环境已经正确安装和配置。以下是环境的一般设置：
1. 安装Java并设置JAVA_HOME环境变量。
2. 下载DataX并解压到本地目录。
3. 安装Hadoop和Hive，并进行相应的配置。
### 2. 确定读
原创
2023-10-22 10:40:39
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一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsW
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2024-03-01 12:21:26
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# 教你实现“Hive DataX”
作为一名刚入行的开发者，你可能会对“Hive DataX”感到陌生。不用担心，本文将详细向你介绍如何实现Hive DataX，让你快速掌握这一技能。
## 什么是Hive DataX？
Hive DataX 是一个基于阿里巴巴 DataX 框架开发的 Hive 数据迁移工具。它支持多种数据源之间的数据迁移，包括但不限于 Hive、MySQL、Oracle
原创
2024-07-30 07:27:33
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## 数据集成与分析：使用DataX和Hive
在大数据领域，数据集成和数据分析是两个非常重要的任务。数据集成是将不同源头的数据整合到一起，以便进行后续的分析和处理。而数据分析则是对整合后的数据进行挖掘、分析和可视化等操作，从中发现有价值的信息和洞察力。
### DataX简介
DataX是阿里巴巴集团开源的一款高效、稳定的数据集成工具。它支持从多种数据源（例如MySQL、Oracle、HD
原创
2023-07-20 18:10:43
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DataX实现oracle到oracle之间数据传递，
首先需要注意的是DATAX是通过JDBC的方式读取ORACLE数据，然后通过OCI的方式写数据，DX也可以通过JDBC写的方式进行，但是OCI比JDBC速度更快。
进入DataX安装目录的bin目录，执行命令 ./datax.py -e 输入交换数据数据库对应的代码，它会自动生成相应的xml配置文件 编辑配置文件参数，有
atax写入到Hive表的过程中。datax日志显示成功，使用hdfs dfs命令可以查看到文件，但是在Hive中查询数据为空。这种情况可能有以下几个可能的原因和解决方案：数据格式不匹配：
原因：可能是由于数据格式不匹配导致Hive无法正确解析数据。解决方案：确保数据文件中的列分隔符与Hive表中定义的字段分隔符一致。在这里，配置中指定了字段分隔符为\t，而Hive表中也使用了相同的字段分隔
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2024-06-06 11:47:03
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DataX在mysql间数据迁移操作DataX概览MysqlReader插件实现了从Mysql读取数据。在底层实现上，MysqlReader通过JDBC连接远程Mysql数据库，并执行相应的sql语句将数据从mysql库中SELECT出来。不同于其他关系型数据库，MysqlReader不支持FetchSize.可以开发自己的reader或writer插件，也可以对已经存在的进行改进实现原理简而言之
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2023-12-03 13:42:04
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