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
Dxy12393102166 小时前
Elasticsearch 索引与映射:为你的数据打造一个“智能仓库”
大数据·elasticsearch·搜索引擎
岁岁种桃花儿7 小时前
Kafka从入门到上天系列第一篇:kafka的安装和启动
大数据·中间件·kafka
Apache Flink7 小时前
Apache Flink Agents 0.2.0 发布公告
大数据·flink·apache
永霖光电_UVLED8 小时前
打造更优异的 UVB 激光器
大数据·制造·量子计算
m0_466525298 小时前
绿盟科技风云卫AI安全能力平台成果重磅发布
大数据·数据库·人工智能·安全
晟诺数字人8 小时前
2026年海外直播变革:数字人如何改变游戏规则
大数据·人工智能·产品运营
vx_biyesheji00018 小时前
豆瓣电影推荐系统 | Python Django 协同过滤 Echarts可视化 深度学习 大数据 毕业设计源码
大数据·爬虫·python·深度学习·django·毕业设计·echarts
2501_943695338 小时前
高职大数据与会计专业,考CDA证后能转纯数据分析岗吗?
大数据·数据挖掘·数据分析
实时数据8 小时前
通过大数据的深度分析与精准营销策略,企业能够有效实现精准引流
大数据
子榆.9 小时前
CANN 性能分析与调优实战:使用 msprof 定位瓶颈,榨干硬件每一分算力
大数据·网络·人工智能