DataX Hive到指定目录写出操作指南

1. 流程概述

在本指南中，我们将介绍如何使用DataX将Hive表中的数据写入到指定目录中。下面是整个操作的流程概述。

journey
    title DataX Hive到指定目录写出

    section 设置源数据源和目标数据源
        开始 --> Hive数据源
        Hive数据源 --> 目标目录

    section 配置DataX任务
        目标目录 --> DataX任务配置

    section 执行DataX任务
        DataX任务配置 --> 执行DataX任务
        执行DataX任务 --> 结束

2. 操作步骤

2.1 设置源数据源和目标数据源

首先，我们需要设置源数据源和目标数据源。在这个例子中，我们的源数据源是Hive表，目标数据源是指定的目录。

2.2 配置DataX任务

接下来，我们需要配置DataX任务，以将Hive表中的数据写入到目标目录中。下面是一个示例配置文件：

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "path": "/path/to/hive_table",
                        "defaultFS": "hdfs://localhost:9000",
                        "fileType": "orc",
                        "column": [
                            "column1",
                            "column2"
                        ],
                        "compress": "gzip"
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "txtfilewriter",
                    "parameter": {
                        "path": "/path/to/destination_directory",
                        "fileName": "output.txt",
                        "writeMode": "overwrite"
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

在上述配置文件中，我们使用了DataX中的HDFS Reader作为源数据源，并配置了Hive表的路径、文件类型、列信息和压缩方式。同时，我们使用了TxtFile Writer作为目标数据源，并配置了目标目录、输出文件名和写入模式。

2.3 执行DataX任务

最后，我们需要执行DataX任务，将Hive表中的数据写入到指定目录中。我们可以通过以下命令行代码来执行DataX任务：

python datax.py /path/to/job.json

其中，/path/to/job.json是上述配置文件的路径。

总结

通过以上步骤，我们成功地将Hive表中的数据写入到了指定目录中。通过使用DataX，我们可以方便地进行数据迁移和同步操作。希望这篇指南对于刚入行的小白有所帮助。

参考链接

  • [DataX官方文档](