DataX的如何使用hdfsreader/writer

本文主要是介绍DataX的如何使用hdfsreader/writer，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

说明：DataX的hdfs读取或写入一般用的比较少，国内用datax通常都是用它完成数据仓库之间的数据迁移，很少以文件的形式直接迁移，对于hdfs来讲，datax提供了hdfsreader和hdfswriter，本篇以文件的方式导入或导出hive数据为例，展示datax的hdfsreader/writer怎么用，因为整体的技术大环境下使得datax提供的hdfsreader/writer也是以结构化数据的方式传递文件，但是要提前说明的是，虽然hive不是数据库，它只是hdfs数据的结构化管理工具，但是hive支持jdbc的形式使用，所以datax默认没有自带所谓的hivereader/writer，如果你的技术环境很干净的场景下，例如你使用的就是原生的或者hdp这种定制化不高，一般用在基础架构上的技术环境的话，你可以直接采用jdbcreader/writer去迁移hive数据。本篇只是为了展示hdfsreader/writer如何写任务Json配置，所以借用hive为使用例子，因为它底层就是hdfs的文件。同样的正是因为datax本身并没有自带所谓的hivereader/writer，所以如大家在工作中使用的中台之类的产品，你看到的日志中输出的hivereader之类的配置，那都是中台自己的RD二次开发的，同时datax本身也支持用户二次开发reader/writer。言归正传，用hive为例hdfsreader/writer使用方式如下。

第一种：全字段数据，源数据hive，目的库关系型数据库，比如mysql。全表时hdfsreader的column可以简写为*

{"job": {"content": [{"reader": {"name": "hdfsreader", "parameter": {"column": ["*"], "defaultFS": "hdfs://hdp1:9000","encoding": "UTF-8","fieldDelimiter": ",","fileType": "text","path": "/hiveData/test"}}, "writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"column": ["id","name","sex"], "connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.0.103:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf8", "table": ["test"]}], "password": "123456", "username": "root", "writeMode": "insert"}}}], "setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}

第二种，部分字段，源数据hive，目的库关系型数据库，比如mysql。

{"job": {"content": [{"reader": {"name": "hdfsreader", "parameter": {"column": [{"index":1,"name": "name", "type": "string"},{"index":2,"name": "sex", "type": "string"},], "defaultFS": "hdfs://hdp1:9000","encoding": "UTF-8","fieldDelimiter": ",","fileType": "text","path": "/hiveData/test"}}, "writer": {"name": "mysqlwriter", "parameter": {"column": ["name","sex"], "connection": [{"jdbcUrl": "jdbc:mysql://192.168.0.103:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf8", "table": ["test"]}], "password": "123456", "username": "root", "writeMode": "insert"}}}], "setting": {"speed": {"channel": "1"}}}
}

如果你要对，目的端在数据落库之前做一些预处理，可以在writer的Json部分写如下配置，比如要删掉目的mysql表中的一些数据

"preSql": ["delete from paper_avgtimeandscore where s='1' "
]

从hive数据里抽，一般就上面这两种情况，注意原生情况下hdfsreader是没有提供数据过滤能力，就是where，因为抽取的时候一般都是按分区抽，或者干脆就是全量，对于where的需求在hive里面就已经解决了，一般是做一个dwd报表，说白了数据从hive出来的时候就没有where的业务必要，所以hdfsreader就不含有这种能力，除非向开头说的那样市场上存在的第三方hivereader插件。

第三种：从其他数据端抽取数据落到hive中，比如从mysql抽，最后落库到hive

{"job": {"setting": {"speed": {"channel": 1}},"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader","parameter": {"username": "root","password": "123456","connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.0.103:3306/shop?useUnicode=true&characterEncoding=utf8"],"querySql": ["SELECT id, name, sex FROM your_table_name"]}]}},"writer": {"name": "hdfswriter","parameter": {"defaultFS": "hdfs://hdp1:9000","fileType": "text","path": "/hiveData/test","fileName": "part-0101","column": [{"name": "id", "type": "string"},{"name": "name", "type": "string"},{"name": "sex", "type": "string"}],"fieldDelimiter": ",","writeFormat": "text","writeMode": "append"}}}]}
}

无论是你导入还导出一定要注意的点：两端的列名定义，一定要一一对应，比方说hdfsreader的column中，你可以不定义name属性，但必须定义index，index的值是hdfs文件中列的下标，并且每一个column中的Json对象，要和输出端，如在本例中是mysqlwriter的column部分一一对应，不能错列，就是说你reader端第一个column定义的是hdfs文件中下标为2的列，那么下面输出端的column中第一个也必须是hdfs文件中下标为2这一列数据你希望对应的列，反过来也是一样的，DataX不会给你自动识别位置的，因为人家本身就是为了文件传递而存在，开发用意上就没考虑hive。因此它没办法在其他数据库导入数据到hive时，完成部分字段导入，要实现这一点就要去自定义hivereader或者用jdbc了，你直接用hdfswriter写的话会发现数据任然是顺序依次的系列化，和列明对不上的。而hive数据导出到其他数据库的时候可以部分字段导，那是因为本质上输出端还是用的对应数据库的jdbc，只不过列名的顺序是你提供的罢了

在使用DataX的时候，对于高可用的Hadoop集群，要注意一点，我上面写的例子都是直接指定的namenode，如果你要把抽取程序运行到高可用的集群上的话，就要在hdfswriter或hdfsreader的parameter中加如下配置，既高可用namenode节点的配置信息，当然配置改成你自己的

"hadoopConfig":{"dfs.nameservices": "mycluster","dfs.ha.namenodes.mycluster": "nn1,nn2","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1": "hadoop101:8020","dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2": "hadoop102:8020","dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
}

然后上面json文件里defaultFS也就写高可用逻辑组名就行