数据仓库 数据可视化 Hive导出到MySql

大数据开发的最后一环，将数仓中ADS层的数据，导出到MySql，剩下就是Java工程师的事了。

1 在MySql中创建对应的ADS表，字段和类型与数仓中的表一致，略。

2 数据导出脚本。

①--update-mode

　　updateonly：只更新，无法插入新数据。

　　allowinsert：允许新增 

②--update-key：允许更新的情况下，指定哪些字段匹配视为同一条数据，进行更新而不增加。多个字段用逗号分隔。

③--input-null-string和--input-null-non-string，分别表示，将字符串列和非字符串列的空串和“null”转换成'\N'。Hive中的Null在底层是以“N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用--input-null-string和--input-null-non-string两个参数。导入数据时采用--null-string和--null-non-string。

#!/bin/bash

db_name=gmall

export_data() {
/opt/module/sqoop/bin/sqoop export 
--connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/${db_name}?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"  
--username root 
--password 000000 
--table $1 
--num-mappers 1 
--export-dir /warehouse/$db_name/ads/$1 
--input-fields-terminated-by "	" 
--update-mode allowinsert 
--update-key "tm_id,category1_id,stat_mn,stat_date" 
--input-null-string '\N'    
--input-null-non-string '\N'
}

case $1 in
  "ads_uv_count")
     export_data "ads_uv_count"
;;
  "ads_user_action_convert_day")
     export_data "ads_user_action_convert_day"
;;
  "ads_gmv_sum_day")
     export_data "ads_gmv_sum_day"
;;
   "all")
     export_data "ads_uv_count"
     export_data "ads_user_action_convert_day"
     export_data "ads_gmv_sum_day"
;;
esac