基于java将mongodb的list类型数据解析同步到hive中的完整示例代码

在Java中，我们可以使用MongoDB的驱动程序如`mongodb-driver`以及Apache Hive的JDBC连接来实现从MongoDB到Hive的数据迁移。以下是一个简单的示例，展示如何查询MongoDB集合并将其转换为DataFrame，然后写入Hive表：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;

public class MongoDBToHiveExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("MongoDB to Hive Example")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017"); // 替换为实际MongoDB地址
             MongoDatabase db = mongoClient.getDatabase("your_database_name");
             MongoCollection<Document> collection = db.getCollection("your_collection_name")) {

            // 查询MongoDB列表
            List<Document> documents = collection.find().into(new ArrayList<>());

            // 将MongoDB文档转换为RDD，再转化为DataFrame
            Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(documents, Document.class)
                    .toDF(); // 假设Document类有相应的字段映射

            // 写入Hive表，假设表名已存在并且有适当的列结构
            df.write.format("jdbc")
                    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_hive_db") // 替换为Hive的URL
                    .option("dbtable", "your_hive_table_name")
                    .mode("overwrite") // 如果表已存在则覆盖
                    .save();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

注意：这个示例假设你已经有了MongoDB和Hive的连接，并且已经安装了Spark和相关的库。此外，你需要处理异常，处理连接设置，并可能根据实际情况调整数据类型映射。