streampark 将kafka数据治理入库到hive

原创

mob649e81630984 2023-09-27 03:55:30 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e81630984的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

流程图

flowchart TD
    A[接收数据] --> B[Kafka消费数据]
    B --> C[数据处理]
    C --> D[数据入库到Hive]
    D --> E[完成]

流程步骤

步骤	描述
1	接收数据
2	Kafka消费数据
3	数据处理
4	数据入库到Hive
5	完成

详细步骤及代码示例

接收数据

在开发中，数据的来源可以是多样的，例如从文件中读取、通过网络传输等。对于本次需求，我们需要从Kafka中消费数据。在开始之前，确保已经安装并配置好Kafka环境。

// 创建Kafka消费者
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "my-group");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic-name"));

// 消费数据
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        String key = record.key();
        String value = record.value();
        // 在这里处理消费到的数据
    }
}

Kafka消费数据

上述代码示例中的// 在这里处理消费到的数据部分，可以根据实际需求进行数据处理操作。例如，我们可以将消费到的数据打印出来或者做其他的业务逻辑处理。

System.out.println("消费到数据：key=" + key + ", value=" + value);

数据处理

对于数据处理部分，可以按照自己的业务需求进行处理。例如，可以将数据进行清洗、转换、过滤等操作。

// 数据处理示例：将value转换为大写
String processedValue = value.toUpperCase();

数据入库到Hive

在将数据入库到Hive之前，确保已经安装并配置好Hive环境。以下代码示例演示了如何将数据入库到Hive的表中。

// 创建Hive连接
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000/default", "username", "password");
Statement stmt = con.createStatement();

// 创建Hive表
stmt.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (key STRING, value STRING)");

// 插入数据
String sql = String.format("INSERT INTO my_table VALUES ('%s', '%s')", key, processedValue);
stmt.execute(sql);

// 关闭连接
stmt.close();
con.close();