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*
json
{
"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。
json
{
"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
bash
"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
json
{
"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：在本例中两端的列名定义，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，从零开始，并且每一个column中的Json对象定义时的位置，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mysql列，反过来也是一样的，DataX不会给你自动识别位置的，因为hdfsreader/writer本身就是为了文件传递而存在，开发用意上就没考虑hive，或者说是元数据的存在。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，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，只不过列名的元数据信息是你提供的罢了。如果还是没有反应过来，也可以通俗的理解为，hdfsreader以你给定的列元数据json对象顺序依次读数据，读出来的数据集是从文件出来的，只有json对象对应的位置顺序，而没有列名这一层概念，因此需要在写入的时候采用你指定的writer端列名给数据集一个元数据信息，并且这个元数据信息不会影响数据集每一列本身的顺序，如果此时你的writer端是一个jdbc，那么数据的写入自然就依靠数据库自身的jdbc能力写在了对应列上，所以应用在本例中，导出hive数据的时候可以全字段或部分字段，而反过来当你的数据是从其他的地方抽过来，要导入hdfs上时，同理虽然你是从拥有元数据的地方抽过来的数据集，但是写入的目的就是文件，自然就不需要考虑内容是不是有元数据，依次导入对文件内容系列化即可，此时除非从其他地方抽数据时，将不希望有数据的列直接映射为空数据，否则落盘的时候就是单纯的文件，只不过内容是可以结构化使用的罢了。
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
bash
"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
bash
"defaultFS": "hdfs://mycluster",之所以要这么干，是因为DataX不去识别你的本地Hadoop配置，或者是HOME，它本身就允许你不在Hadoop集群节点上跑数据。