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Java篇开始了！
目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！
目前已经更新到了：
- Hadoop（已更完）
- HDFS（已更完）
- MapReduce（已更完）
- Hive（已更完）
- Flume（已更完）
- Sqoop（已更完）
- Zookeeper（已更完）
- HBase（已更完）
- Redis （已更完）
- Kafka（已更完）
- Spark（已更完）
- Flink（已更完）
- ClickHouse（已更完）
- Kudu（已更完）
- Druid（已更完）
- Kylin（已更完）
- Elasticsearch（已更完）
- DataX（已更完）
- Tez（已更完）
- 数据挖掘（已更完）
- Prometheus（已更完）
- Grafana（已更完）
- 离线数仓（正在更新...）
# 章节内容
上节我们完成了如下的内容：
- 广告业务 测试
- FlumeAgent 加载ODS、DWD层
导入数据
加载ADS层
ad_show_page
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page.sh 2020-07-21执行结果如下图所示：
查看Hive中的数据：
hive
use ads;
select * from ads_ad_show_place limit 5;运行结果如下图所示：
继续导入其他数据：
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page.sh 2020-07-22
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page.sh 2020-07-23
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page.sh 2020-07-24
...省略最终的Hive的数据量如下所示：
select count(*) from ads_ad_show_place;对应图片为：
ad_show_page_window
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page_window.sh 2020-07-21执行结果如下所示：
查看Hive中的数据如下：
hive
use ads;
select * from ads_ad_show_place_window limit 5;执行结果如下图所示：
继续加载其他的数据：
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page_window.sh 2020-07-22
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page_window.sh 2020-07-23
sh /opt/wzk/hive/ads_load_ad_show_page_window.sh 2020-07-24
...省略Hive中的数据总数如下：
select count(*) from ads_ad_show_place_window;运行结果如下所示：
导出数据
执行步骤
- 在MySQL创建对应的表
- 创建配置文件（JSON）
- 执行命令，使用JSON配置文件，测试
- 编写执行脚本（Shell）
- Shell脚本的测试
MySQL
drop table if exists dwads.ads_ad_show_place;
create table dwads.ads_ad_show_place(
ad_action tinyint,
hour varchar(2),
place varchar(20),
product_id int,
cnt int,
dt varchar(10)
);执行结果如下图所示：
DataX
配置文件
vim /opt/wzk/datax/ads_ad_show_place.json写入的内容如下所示：
{
"job":{
"setting":{
"speed":{
"channel":1
}
},
"content":[
{
"reader":{
"name":"hdfsreader",
"parameter":{
"path":"/user/hive/warehouse/ads.db/ads_ad_show_place/dt=$do_date/*",
"defaultFS":"hdfs://h121.wzk.icu:9000",
"column":[
{
"index":0,
"type":"string"
},
{
"index":1,
"type":"string"
},
{
"index":2,
"type":"string"
},
{
"index":3,
"type":"string"
},
{
"index":4,
"type":"string"
},
{
"type":"string",
"value":"$do_date"
}
],
"fileType":"text",
"encoding":"UTF-8",
"fieldDelimiter":","
}
},
"writer":{
"name":"mysqlwriter",
"parameter":{
"writeMode":"insert",
"username":"hive",
"password":"hive@wzk.icu",
"column":[
"ad_action",
"hour",
"place",
"product_id",
"cnt",
"dt"
],
"preSql":[
"delete from ads_ad_show_place
where dt='$do_date'"
],
"connection":[
{
"jdbcUrl":"jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/dwads?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8",
"table":[
"ads_ad_show_place"
]
}
]
}
}
}
]
}
}写入内容如下所示：
DataX 简介
DataX 是由阿里巴巴开源的分布式离线数据同步工具，用于解决不同存储系统之间的数据传输问题。它被设计为一种高效、稳定、易扩展的工具，能够适应多种复杂的数据同步需求。
核心特点
支持多种数据源：
- 关系型数据库： MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, DB2 等。
- NoSQL 数据库： MongoDB, HBase 等。
- 大数据存储系统： Hive, MaxCompute (ODPS), HDFS。
- 其他： FTP 文件、ElasticSearch 等。
高性能：
- 基于多线程的并行架构，能充分利用机器的多核性能。
- 支持分片传输，提高数据传输的吞吐量。
灵活性和易用性：
- 配置文件化：使用 JSON 格式的配置文件定义任务，简单直观。
- 支持任务调度，可与调度工具集成实现定时任务。
- 兼容多种数据格式和传输协议。
扩展性：
- 插件式架构，开发者可以通过编写 Reader 和 Writer 插件支持新的数据源。
开源与社区支持：
- 基于 Apache 2.0 开源协议，开发者可以自由使用和修改。
- 拥有活跃的社区和丰富的文档支持。
组成部分
Reader：
- 负责从数据源中读取数据。
- 示例：MySQLReader, HdfsReader。
Writer：
- 负责将数据写入目标存储。
- 示例：MySQLWriter, HdfsWriter。
Framework：
- DataX 的核心调度引擎，负责 Reader 和 Writer 的协调工作。
- 提供错误处理、数据校验、性能优化等功能。
Transform：
- 用于对传输的数据进行处理和转换（可选）。
- 例如数据格式的转换、字段的增删改等。
工作流程
初始化：
- 加载用户配置的 JSON 文件，解析 Reader 和 Writer 的配置。
- 准备任务上下文。
读取数据：
- Reader 读取源数据并以批量的方式输出。
转换数据：
- 可选步骤，Transform 模块对数据进行处理。
写入数据：
- Writer 接收 Reader 输出的数据并将其写入目标存储。
任务管理与监控：
- DataX 提供实时的任务运行日志和统计信息，包括速度、成功率、错误信息等。
执行导出
vim /opt/wzk/hive/ads_ad_show_place.sh写入的内容如下所示：
#!/bin/bash
source /etc/profile
JSON=/opt/wzk/datax
if [ -n "$1" ] ;then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi
python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" $JSON/ads_ad_show_place.json写入结果如下图：
执行脚本可以得到结果：
sh /opt/wzk/hive/ads_ad_show_place.sh 2020-07-21执行过程如下图所示：
查看结果
执行结束
查看数据库的结果如下所示：
