hive表dw_dim_customer根据effective_dt、expire_dt列,生成effective_dt与expire_dt之间的持续状态数据(参照基金持有逻辑),保存至dm_customer_history_chain
时间: 2023-03-12 17:28:18 浏览: 86
可以通过在Hive表dw_dim_customer上运行窗口函数,根据effective_dt、expire_dt列生成持续状态数据,并将这些数据保存到dm_customer_history_chain中。
相关问题
datax 持续数据同步_使用 DataX 将 Hive 与 MySQL 中的表互导
DataX 是阿里巴巴集团开源的一款数据同步工具,它支持多种数据源之间的同步,包括 Hive、MySQL、Oracle 等常见关系型数据库以及 HDFS、FTP 等非关系型数据源。下面介绍如何使用 DataX 将 Hive 和 MySQL 中的表互导。
首先需要在本地和远程服务器上安装好 DataX。然后创建一个名为 job.json 的配置文件,内容如下:
```
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"path": "/user/hive/warehouse/myhive.db/myhive_table",
"defaultFS": "hdfs://localhost:9000",
"fileType": "orc",
"column": [
"col1",
"col2",
"col3"
]
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
"username": "root",
"password": "123456",
"table": "mysql_table",
"column": [
"col1",
"col2",
"col3"
]
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": "3"
}
}
}
}
```
该配置文件定义了一个数据同步任务,将 Hive 中的 myhive_table 表导入到 MySQL 中的 mysql_table 表中。其中,hdfswriter 和 mysqlwriter 分别表示数据源和目标源的类型,parameter 参数中定义了数据源和目标源的详细信息。column 参数定义了需要同步的列。
执行以下命令启动 DataX 任务:
```
python datax.py job.json
```
该命令会按照配置文件中的定义开始数据同步任务。在数据量较大的情况下,可以通过修改 job.json 中的 speed 参数来调整数据同步的速度,以避免对源和目标服务器的负载过大。
hive表以_oah结尾
Hive表以"_oah"结尾通常是指在Hive中创建的外部表。外部表是指Hive中的表与数据存储位置之间的映射关系,并不会将数据移动到Hive的默认存储位置。下面是关于Hive外部表的介绍:
1. 外部表的定义:外部表是在Hive中定义的表,它与数据存储位置之间建立了映射关系,但实际数据并不存储在Hive的默认存储位置中。
2. 数据存储位置:外部表的数据存储在HDFS或其他支持的文件系统中,可以是本地文件系统或远程文件系统。
3. 数据管理:对于外部表,Hive只管理元数据信息,不负责数据的维护和删除。当删除外部表时,只会删除元数据信息,而不会删除实际数据。
4. 数据导入:可以通过加载数据或者导入数据的方式将数据导入到外部表中。加载数据是指将已有的数据加载到外部表中,而导入数据是指将新的数据导入到外部表中。
5. 查询操作:可以像操作普通表一样对外部表进行查询操作,Hive会根据元数据信息找到对应的数据存储位置进行查询。
6. 数据格式:外部表支持多种数据格式,如文本格式、CSV格式、Parquet格式等,可以根据实际需求选择合适的数据格式。
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