mysql的数据类型NUMBER对应hive的什么数据类型

在Hive中，MySQL中的数据类型NUMBER对应的数据类型是DECIMAL。Hive提供了DECIMAL数据类型，用于存储精确的小数数值。DECIMAL数据类型用于存储固定精度的数字，具有指定的总位数和小数位数。它与MySQL中的NUMBER数据类型在功能和精度上非常相似。

使用Hive中的DECIMAL数据类型，您可以将MySQL中的NUMBER数据类型转换为Hive中的相应数据类型。例如，如果您在MySQL中使用NUMBER类型存储了一个数值，您可以在Hive中使用DECIMAL类型进行相应的转换。

请注意，Hive中的DECIMAL数据类型与MySQL中的NUMBER数据类型在语法和用法上可能略有差异。因此，在进行数据转换时，请确保遵循Hive的语法和规则。

相关问题

在使用Sqoop将MySQL数据库的数据迁移到Hive的Parquet格式表的过程中，应该注意哪些关键步骤以及可能遇到的问题和解决方法？

在通过Sqoop将MySQL数据库的数据迁移到Hive的Parquet格式表中，首先需要确保已经安装并配置好Sqoop以及相关的Hadoop环境。以下是操作步骤和需要注意的细节：

参考资源链接：[使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive](https://wenku.csdn.net/doc/7h9ojm3mtx?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **Sqoop安装与配置**：确保Sqoop与Hadoop环境兼容，包括Java环境配置、Hadoop配置文件（core-site.xml和hdfs-site.xml）的正确设置，以及Sqoop配置文件（conf/sqoop-site.xml）中的连接信息。

2. **创建Hive表**：在Hive中创建一个Parquet格式的表，该表结构需要与MySQL中的表结构相对应。例如，如果MySQL中的表有一个INT类型的id字段，Hive表中的对应字段也应为INT类型。

3. **使用Sqoop执行数据迁移**：
- 使用命令`sqoop import --connect jdbc:mysql://[MySQL_HOST]:[PORT]/[DATABASE] --username [USERNAME] --password [PASSWORD] --table [TABLE_NAME] --hive-table [HIVE_DATABASE].[HIVE_TABLE] --fields-terminated-by ',' --null-non-string '\\N' --null-string '\\N' --delete-target-dir --direct --map-column-java [COLUMN_NAME]=String --num-mappers [NUMBER_OF_MAP_TASKS] --split-by [SPLIT_BY_COLUMN] --target-dir [HDFS_OUTPUT_DIR] ***press.SnappyCodec --as-parquetfile`来执行数据导入。

4. **检查数据完整性**：在数据迁移完成后，需要验证Hive表中的数据是否完整且与MySQL源表一致。

5. **错误排查与解决方案**：
- **数据类型不匹配**：确保MySQL数据类型与Hive中的Parquet定义类型兼容，例如，MySQL的CHAR和VARCHAR类型在Parquet中对应String类型。
- **Sqoop版本兼容性**：旧版本的Sqoop可能不支持Parquet格式的直接导入，这时需要升级Sqoop到支持的版本。
- **MapReduce作业失败**：如果遇到MapReduce作业失败，需要检查Hadoop集群的状态，调整Sqoop的`--num-mappers`参数，优化资源分配。

6. **数据迁移的性能优化**：
- 考虑使用`--split-by`参数将数据均匀分配到不同的Map任务中，减少数据倾斜。
- 根据数据量和集群的处理能力调整Map任务的数量。

通过以上步骤和注意事项，可以有效地使用Sqoop将MySQL中的数据迁移到Hive的Parquet格式表中。如需进一步深入了解Sqoop的使用和优化，建议参考《使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive》这一资料。它不仅包含了操作步骤的详细说明，还涵盖了数据迁移的最佳实践和高级配置技巧，能够帮助你更深入地理解和掌握Sqoop的使用。

参考资源链接：[使用sqoop将mysql数据导入parquet格式的hive](https://wenku.csdn.net/doc/7h9ojm3mtx?spm=1055.2569.3001.10343)

spark-shell：5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，保存数据至Hive

好的，我明白了。针对您的问题，我可以提供以下的Spark SQL代码来实现您的需求：

-- 从Hive中读取订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_detail
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_sku_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.sku_info;

-- 从MySQL中读取shtd_store数据库中的订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_detail
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_sku_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.sku_info;

-- 合并订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW order_detail_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_detail
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW order_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW sku_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_sku_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_sku_info;

-- 对用户购买过的商品进行去重
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_distinct
AS
SELECT user_id, sku_id
FROM (
  SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, sku_id ORDER BY order_id) AS rn,
         user_id,
         sku_id
  FROM order_detail_union
  JOIN order_info_union ON order_detail_union.order_id = order_info_union.order_id
  WHERE order_info_union.order_status = 'paid'
) t
WHERE rn = 1;

-- 将用户id和sku_id进行mapping操作
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_mapping
AS
SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY user_id) - 1 AS user_id_mapping,
       dense_rank() OVER (ORDER BY sku_id) - 1 AS sku_id_mapping
FROM user_sku_distinct;

-- 按照user_id_mapping和sku_id_mapping进行升序排序
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_sorted
AS
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_mapping
ORDER BY user_id_mapping, sku_id_mapping;

-- 将结果保存至Hive
INSERT OVERWRITE TABLE hive_db.result.user_sku_sorted
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_sorted;

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际情况可能需要根据表结构、数据情况等进行相应的调整。另外，您需要将其中涉及到的数据库和表名、字段名等进行适当修改，以符合实际情况。