大数据bug-sqoop(二:sqoop同步mysql数据到hive进行字段限制。)

一:sqoop脚本解析。

sql 复制代码
#!/bin/sh
mysqlHost=$1
mysqlUserName=$2
mysqlUserPass=$3
mysqlDbName=$4
sql=$5
split=$6
target=$7
hiveDbName=$8
hiveTbName=$9
partFieldName=${10}
inputDate=${11}
 
echo ${mysqlHost}
echo ${mysqlUserName}
echo ${mysqlUserPass}
echo ${mysqlDbName}
echo ${sql}
echo ${split}
echo ${target}
echo ${hiveDbName}
echo ${hiveTbName}
echo ${partFieldName}
echo ${inputDate}
 
 
sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \
--connect jdbc:mysql://${mysqlHost}/${mysqlDbName}?tinyInt1isBit=false \
--username ${mysqlUserName} \
--password ${mysqlUserPass} \
--query "${sql}" \
--split-by ${split}  \
--target-dir ${target}  \
--hive-overwrite \
--delete-target-dir \
--fields-terminated-by '\t' \
--null-string "" \
--hive-import \
--null-non-string "false" \
--hive-database ${hiveDbName} \
--hive-table ${hiveTbName} \
--hive-drop-import-delims \
--hive-partition-key ${partFieldName} \
--hive-partition-value ${inputDate}
  1. 新增加三个参数
    1. --query "{sql}" \\ 这个参数添加对应表的sql语句。注意结尾必须添加 CONDITIONS ,必须添加where 条件,如果没有where条件,写成where 1=1。案例如下:
      "select id,key_id,key_type,'' as encryption_cert_chain,device_type,account_id_hash,user_identifier,user_id,request_id,device_id,vehicle_id,vehicle_identifier,device_info,device_oem_id,key_data,import_immobilizer_token_request_data,friendly_name,digital_key_status,digital_key_status_in_vehicle,digital_key_status_in_device,key_valid_from,key_valid_to,shared_keys,shareable_keys,manufacturer,state_in_vehicle,state_in_device,key_status_for_vehicle,'' as device_enc_public_key,'' as digital_key_public_key,'' as digital_key_cert,'' as instance_ca_cert,entitlement,rights,slot_id,protocol_type,group_identifier,verify_result,deleted,create_time,update_time,fsn,action_type from kts_key where 1=1 and \$CONDITIONS"

    2. --split-by ${split} \ 这个参数是切分数据的分割字段,一般来讲是mysql的主键。

    3. --target-dir ${target} \ 这个参数指一个路径。可以随意指定一个目录,

二:命令。

sql 复制代码
  sh  test.sh 99.99.99.99:3306 \
bigdata 123222 ssss  "select  id,key_id,key_type,'' as encryption_cert_chain,device_type,account_id_hash,user_identifier,user_id,request_id,device_id,vehicle_id,vehicle_identifier,device_info,device_oem_id,key_data,import_immobilizer_token_request_data,friendly_name,digital_key_status,digital_key_status_in_vehicle,digital_key_status_in_device,key_valid_from,key_valid_to,shared_keys,shareable_keys,manufacturer,state_in_vehicle,state_in_device,key_status_for_vehicle,'' as device_enc_public_key,'' as digital_key_public_key,'' as digital_key_cert,'' as instance_ca_cert,entitlement,rights,slot_id,protocol_type,group_identifier,verify_result,deleted,create_time,update_time,fsn,action_type from kts_key where 1=1 and  \$CONDITIONS"  id "/tmp/test" ods ods_okp p_dt 2023-08-15
相关推荐
Gofarlic_OMS7 分钟前
装备制造企业Fluent许可证成本分点典型案例
java·大数据·开发语言·人工智能·自动化·制造
程序员雷欧16 分钟前
大模型应用开发学习第八天
大数据·人工智能·学习
liukuang11018 分钟前
伊利、蒙牛、飞鹤与光明乳业:存量时代的攻守之道与价值分化
大数据·人工智能·物联网
supericeice1 小时前
创邻科技 AI智算一体机:支持 DeepSeek 671B 与 Qwen3 单机部署,覆盖纯CPU到多GPU多机扩展
大数据·人工智能·科技
智慧景区与市集主理人2 小时前
巨有科技云票务,破解景区五一运营的入园难“效率瓶颈”
大数据·人工智能·科技
媒介发稿小能手2 小时前
技术视角下的品牌传播范式迁移:当“搜索引擎优化”让位于“媒体收录逻辑”
大数据·搜索引擎·ai·产品运营·媒体
2501_933329552 小时前
企业媒体发布与舆情管理实战:Infoseek舆情系统技术架构与落地解析
大数据·开发语言·人工智能·数据库开发
Are_You_Okkk_2 小时前
AI原生与外挂的区别:开源知识库的优势及优化方向
大数据·人工智能·开源
KKKlucifer2 小时前
非结构化 / 半结构化数据的深度语义解析与精准分类分级技术
大数据·分类·数据挖掘