hive表自增列实现方法(完全实现表中数据自增列唯一)

        Hive表自增列的实现,我在网上找了好久,大都是自己编写UDF(或者是UDAF/UDTF)之类的,或者是直接使用hive的lib库中提供的jar包,加载之后创建方法,然后在hive sql中调用,不过这些都会遇到一个问题:在多map任务的SQL中,每个map处理之后的多个文件,每个文件中的记录都是从1开始自增,并不能真正的实现hive表中所有的记录都有唯一编号,而且是自增的效果。在和别人讨论时,有人提到过一个比较好的方法:

使用shell脚本处理hive表下的文件:

        1. 下载hive表对应的文件到linux本地系统。

        2. shell命令读取文件的每一行内容,然后在最开始添加自增编号以及行字段分隔符(这个分隔符是在hive建表时指定的,要和建表语句分隔符保持一致),之后将处理之后的该行内容,写入新的文件中。

        3. 将新的文件上传到带有自增列的hive表中。

下面是我的代码:

        1. 创建原始表,不包含自增列

CREATE TABLE `test.wzq_matcheducation_temp`(

  `userid` bigint,

  `value` string)

ROW FORMAT DELIMITED

  FIELDS TERMINATED BY '\t'

  NULL DEFINED AS ''

STORED AS INPUTFORMAT

  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT

  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

location信息:/user/hive/warehouse/test.db/wzq_matcheducation_temp

2. 创建数据表,包含自增列

CREATE TABLE `test.wzq_matcheducation`(

  `id` bigint,

  `userid` bigint,

  `value` string)

ROW FORMAT DELIMITED

  FIELDS TERMINATED BY '\t'

  NULL DEFINED AS ''

STORED AS INPUTFORMAT

  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'

OUTPUTFORMAT

  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

location信息:/user/hive/warehouse/test.db/wzq_matcheducation

3. 编写hiveSQL,将数据导入原始表:

insert overwrite table test.wzq_matcheducation_temp

select userid, matcheducation

from bidp.user_cloud

where matcheducation like '%8%'

order by userid

4. 编写文件自增列数据处理shell脚本(重要)!!!脚本很简单,自己看吧。

#!/bin/bash

 

base_path=/home/work/modify_hbase/shell/column_auto_increment

 

read -p '------请输入要处理的hive表文件对应的目录路径:' hdfs_path_old

read -p '------请输入有自增列的hive表文件对应的目录路径:' hdfs_path_new

 

echo -e "------`date "+%y/%m/%d %H:%M:%S"`:正在下载hive表对应目录下的所有文件到linux系统中"

rm -rf $base_path/data

mkdir -p $base_path/data/tmp_old

mkdir -p $base_path/data/tmp_new

hadoop fs -get $hdfs_path_old/* $base_path/data/tmp_old

echo -e "------`date "+%y/%m/%d %H:%M:%S"`hive表对应目录下的所有文件下载完毕"

 

cd $base_path/data/tmp_old

#给每个文件添加自增列

i=1

for file in $(ls)

    do

        cat $file | while read line

            do

                echo -e "$i\t$line" >> $base_path/data/tmp_new/$file

                let i++

            done

    done

echo -e "------`date "+%y/%m/%d %H:%M:%S"`:每个数据文件的自增列添加完毕,开始上传所有处理完的数据文件..."

hadoop fs -put $base_path/data/tmp_new/* $hdfs_path_new

echo -e "------`date "+%y/%m/%d %H:%M:%S"`:数据上传完毕,请手动检查结果:1.查询几条数据;2.查询自增列最大值;3.查询表数据量;4.对比23的结果是否一致"

 

exit 0

下面给出脚本代码截图:

                                 

5. 执行脚本:

    

                 两个文件路径分别是原始表数据文件路径和数据表数据路径。执行开始之后,查看脚本执行时输出的日志即可。执行完之后,按照脚本中说的方法进行检查即可。

  以上就是为hive表添加自增列的方法,不过这个方法也有很多局限性,比如文件内容修改速度很慢(shell脚本读写文件较慢,我觉得可以使用java程序读取hdfs上的文件,然后进行批处理之类的,可以加快文件处理速度)、如果单个文件过大,大量占用机器内存(可以将文件做切割处理)。

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转载自blog.csdn.net/u012443641/article/details/80018487
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