背景
写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程。
关系型数据库：
项目初期：游戏的运营数据比较轻量，相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付，系统通过定时任务每日统计相关数据，等待运营人员查询即可。
项目中后期：随着开服数量增多，玩家数量越来越多，数据库的数据量越来越大，运营后台查询效率越来越低。对于普通的关系型来说，如MySQL，当单表存储记录数超过500万条后，数据库查询性能将变得极为缓慢，而往往我们都不会只做单表查询，还有多表join。这里假如有100个游戏服，每个服有20张表，而每个表有500W数据，那么：
总数据量 = 100 * 20 * 500W = 10亿 按当时的库表结构，换算成磁盘空间，约为100G左右
我的天呐，现在没有单机的内存能同一时间载入100G的数据
所以，考虑到这一点，Hive被提出来解决难题!
数据仓库
Hive适合做海量数据的数据仓库工具, 因为数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据(海量)、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点
二、项目架构设计
在这里先说下初期项目架构的探索，因为数据流向，其实最终就是从MYSQL----->>>>Hive中，我使用的是Jdbc方式。为什么不使用下列工具呢？
Sqoop, 因为该游戏每个服有将近80张表，然后又有很多服，以后还会更多，而每个服的库表数据结构其实是完全一样的，只是IP地址不一样，使用Sqoop的话，将会需要维护越来越多的脚本，再者Sqoop没法处理原始数据中一些带有Hive表定义的行列分隔符
DataX 阿里开源的数据同步中间件，没做过详细研究
version_1：
使用生产者消费者模型，中间使用内存，数据不落地，直接插入目标数据
使用一个生产者线程从MySQL中读取数据，并将数据依次存放在MQ中， 然后使用一个消费者线程从MQ中获取数据，并写入相应的txt文件中
