使用Spark抽取MySQL指定数据表中的增量数据到ods层的指定的分区表中

可以回答这个问题。使用Spark可以通过读取MySQL的binlog日志，实现增量数据的抽取。具体步骤包括：配置binlog参数、使用Spark读取binlog、解析binlog、将数据写入ods层的指定分区表中。

相关问题

如何编写 Scala 工程代码，将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中 对应表 table1 中。...

### 回答1：
以下是实现该需求的 Scala 代码示例：

import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Table
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.{DDLTask, Utilities}
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.{Hive, HiveException, Partition}
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.{BaseSemanticAnalyzer, ParseUtils}
import org.apache.hadoop.hive.ql.plan.{DDLWork, LoadTableDesc}
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoFactory
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils.TypeSearchParameters
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}

import scala.collection.JavaConversions._

object MySQLToHive {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 初始化 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MySQLToHive")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // 设置 MySQL 连接信息
    val mysqlUrl = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/mysql_database"
    val mysqlUser = "mysql_username"
    val mysqlPassword = "mysql_password"

    // 设置 Hive 目标表信息
    val hiveDatabase = "hive_database"
    val hiveTable = "table1"

    // 获取 MySQL 最新数据
    val mysqlDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", mysqlUrl)
      .option("dbtable", s"(SELECT * FROM $hiveDatabase.$hiveTable WHERE update_time > (SELECT MAX(update_time) FROM $hiveDatabase.$hiveTable)) AS tmp")
      .option("user", mysqlUser)
      .option("password", mysqlPassword)
      .load()

    // 获取 Hive 表结构信息
    val hiveTableSchema = spark.sql(s"DESCRIBE $hiveDatabase.$hiveTable")
      .select("col_name", "data_type")
      .collect()
      .map(row => StructField(row.getString(0), TypeInfoUtils.getTypeInfoFromTypeString(row.getString(1)).getTypeName))
    val hiveTableStructType = StructType(hiveTableSchema)

    // 将 MySQL 数据写入临时目录
    mysqlDF.write
      .format("csv")
      .option("header", "false")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save(s"/tmp/$hiveDatabase/$hiveTable")

    // 获取 Hive 数据库和表的元数据
    val hiveConf = new HiveConf()
    val hive = Hive.get(hiveConf)
    val db = hive.getDatabase(hiveDatabase)
    val table = db.getTable(hiveTable)

    // 创建 Hive 表对应的临时表
    val tempTableName = s"${hiveTable}_temp"
    val tempTablePath = new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName")
    val tempTable = new Table(table)
    val tempTableDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath, tempTableName, tempTable, null, true, null, null, false, false)
    Utilities.copyTableSchemaToTableDesc(table, tempTableDesc)
    val tempTableDDL = DDLTask.getCreateTableStatement(tempTableDesc)
    spark.sql(tempTableDDL)

    // 加载临时表数据到 Hive 表
    val tempTablePartition = new Partition(db.getTable(hiveTable), null)
    val tempTableLoadDesc = new LoadTableDesc(tempTablePath.toString, table.getDbName, table.getTableName, Array(tempTablePartition), true)
    Utilities.addInputsForEmptyPartition(tempTableLoadDesc, List(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase/$tempTableName/part-00000")))
    val tempTableLoadWork = new DDLWork(new java.util.ArrayList[LoadTableDesc](), new java.util.ArrayList[DDLTask]())
    tempTableLoadWork.add(tempTableLoadDesc, null)
    Utilities.loadPartition(hiveConf, tempTableLoadWork, true, null)

    // 删除临时目录
    val fs = FileSystem.get(hiveConf)
    fs.delete(new Path(s"/tmp/$hiveDatabase"), true)

    // 更新 Hive 表的元数据
    val newSchema = StructType(table.getAllCols.map(col => StructField(col.getName, TypeInfoFactory.stringTypeInfo.getTypeName)))
    val serdeProperties = Map("field.delim" -> ",", "serialization.format" -> ",", "line.delim" -> "\n")
    val tableProperties = table.getParameters
    val newTableSchema = ParseUtils.parseColumns(newSchema)
    val newTable = new Table(table.getDbName, hiveTable, table.getOwner, table.getInputFormatClass, table.getOutputFormatClass, newTableSchema, Nil, serdeProperties, table.isTemporary)
    newTable.setCreateTime(table.getCreateTime)
    newTable.setLastAccessTime(table.getLastAccessTime)
    newTable.setRetention(table.getRetention)
    newTable.setPartitionKeys(table.getPartitionKeys)
    newTable.setTableType(table.getTableType)
    newTable.setParameters(tableProperties)
    try {
      db.alterTable(hiveTable, newTable)
    } catch {
      case e: HiveException => e.printStackTrace()
    }

    // 关闭 SparkSession
    spark.stop()
  }
}

该代码实现了以下功能：

1. 从 MySQL 数据库中获取最新的数据。
2. 将最新数据写入到 Hive 表对应的临时目录。
3. 创建 Hive 表对应的临时表，并将临时目录中的数据加载到临时表。
4. 根据临时表的元数据更新 Hive 表的元数据。
5. 删除临时目录。

需要注意的是，该代码实现了增量抽取的逻辑，只会抽取 MySQL 中更新时间大于 Hive 中最近更新时间的数据。另外，该代码仅适用于非分区表，如果需要抽取分区表的数据，需要稍作修改。

### 回答2：
编写 Scala 工程代码将 MySQL 库中表 table1 的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应表 table1，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要确保已经在 Scala 工程中引入所需的依赖库，如 MySQL 驱动和 Hive 驱动。

2. 在 Scala 工程中建立 MySQL 和 Hive 的连接，分别创建对应的连接对象。

3. 通过 MySQL 连接对象，执行增量查询语句，查询 MySQL 中 table1 表中的新增或更新数据。可以使用某个字段（如时间戳或增量ID）进行增量查询，只获取最新的数据。

4. 将查询结果存储在 Scala 的数据结构中，如 List 或 DataFrame。

5. 通过 Hive 连接对象，将 Scala 中的数据结构写入到 ods 库中的 table1 表中。可以使用 Hive 的写入 API 进行数据写入操作。

6. 在写入数据之前，可以先检查 ods 库中的 table1 表是否存在，如果不存在则可以先创建该表。

7. 若表已存在，可以根据需求选择是否先清空表中的数据，再进行插入操作。可以使用 Hive 的 TRUNCATE TABLE 或 DELETE 语句进行数据清除。

8. 最后，关闭 MySQL 和 Hive 的连接。

通过以上步骤，即可在 Scala 工程中编写代码将 MySQL 库中 table1 表的数据增量抽取到 Hive 的 ods 库中对应的 table1 表中。

### 回答3：
要编写Scala工程代码将MySQL库中表table1的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表table1中，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，通过Scala编写一个MySQL的数据源连接器，用于连接MySQL数据库，设置数据库连接参数，包括数据库URL、用户名、密码等。

2. 创建一个Hive数据源连接器，用于连接Hive数据库，同样设置连接参数。

3. 使用Scala编写一个增量抽取函数，用于查询MySQL表table1中的最新数据。

4. 编写一个定时任务，用于定期执行增量抽取函数。可以使用定时调度框架如Quartz或者Akka Scheduler进行任务调度。

5. 在增量抽取函数中，可以使用MySQL的时间戳字段或者自增ID字段来判断数据的增量。首次运行时，可以抽取全部数据，并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。

6. 之后的增量抽取过程中，根据上一次抽取的最新记录的时间戳或者ID，查询MySQL表table1中大于该时间戳或者ID的数据，并将新增的数据插入到Hive的ods库的table1中。

7. 更新最新记录的时间戳或者ID，用于下次增量抽取。

8. 编写日志记录函数，用于记录增量抽取的过程中的日志信息，方便跟踪和排查问题。

9. 编写异常处理代码，处理异常情况，如数据库连接失败、数据抽取失败等情况。

10. 对于大量数据的增量抽取，可以考虑并行处理，使用Scala的并发特性进行优化，提高抽取效率。

通过以上步骤，编写的Scala工程代码可以实现MySQL表table1数据的增量抽取，并将抽取的数据存储到Hive的ods库的table1中。

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到hudi的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中

下面是一个示例Scala代码，用于将MySQL的shtd_store库中的数据增量抽取到Hudi的ods库中的对应表中。需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object MysqlToHudi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("mysql-to-hudi")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // MySQL连接信息
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
    val user = "root"
    val password = "123456"

    // 读取user_info表
    val user_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "user_info", user, password)
    user_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "city_id")
      .option(TABLE_NAME, "user_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/user_info")

    // 读取sku_info表
    val sku_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "sku_info", user, password)
    sku_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "sku_id")
      .option(TABLE_NAME, "sku_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/sku_info")

    // 读取base_province表
    val base_province: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_province", user, password)
    base_province.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "province_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_province")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_province")

    // 读取base_region表
    val base_region: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_region", user, password)
    base_region.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "region_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_region")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_region")

    // 读取order_info表
    val order_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_info", user, password)
    order_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_info")

    // 读取order_detail表
    val order_detail: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_detail", user, password)
    order_detail.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "detail_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_detail")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_detail")

    spark.stop()
  }
}

在示例代码中，我们使用SparkSession连接MySQL数据库，并使用`read.jdbc`方法读取各个表的数据。然后，我们使用Hudi提供的API将数据写入到对应的Hudi表中，例如，对于`user_info`表，我们需要指定Hudi表的主键、分区键、表名等信息，并将数据保存到HDFS上的对应路径中。这样，我们就可以将MySQL中的数据增量抽取到Hudi的ods库中了。