仅新增方式: 订单退款表为例, 探讨如何完成仅新增方式导入操作

从业务库将数据导入到ODS层, 分为 首次导入和增量导入两部分, 其中首次导入指的第一次建表, 导入数据, 此时一般都是全量导入, 后续每一天都是采用增量导入的方式,

当前项目, 增量模式: T+1(当天处理都是上一天的数据/ 每天的数据在下一天进行处理)

技术: DataX

当全量导入数据的时候, 整个数据集是应该放置到上一天的分区中呢? 还是说应该按照实际表数据创建时间划分到不同分区呢?

如果之前的数据不多, 且分区数量不多,一般我们采用第一种方式. 如果之前的数据体量较大, 此时务必选择第二种,防止出现单分区内超大规模数据现象.

二种方式均可以, 其实在实际应用中两种其实都是存在的, 只不过我们当前选择的第二种方式, 直接将数据不同的日期放置到不同的分区下

如何做呢? DataX不支持直接导入多个分区数据, 仅支持导入一个分区, 因为DataX本质上是将数据对接HDFS, 而非HIVE,只是HIVE正好映射到HDFS对应目录下, 正好吧数据加载到了, 所以在HIVE正好就看到了数据
    
既然dataX不支持那如何处理呢? 
    先创建一个临时表(没有分区), 通过DataX 将数据导入到临时表中, 然后在通过临时表灌入到HIVE的ODS层目标表表, 处理完成后, 删除临时表

首次导入:  

目的: Datax只支持一次抽取导入到分区表中的一个分区中, 很明显历史数据中存在多个分区, 所以首次导入,必须将所有数据导入到多个分区, 此时就不能直接将数据使用datax进行分区导入,需要先将其导入到临时非分区表中, 再将其进行间接导入到目标分区表.

1- 创建订单退款表的临时表:

-- 构建订单退款表 临时表:
drop table if exists ods.ods_sale_shop_refund_i_temp;
CREATE  TABLE IF NOT EXISTS ods.ods_sale_shop_refund_i_temp(
    id                    BIGINT COMMENT '主键',
    refund_no             STRING COMMENT '退款单号',
    refund_status         BIGINT COMMENT '退款状态：1-退款中；2-退款成功；3-退款失败',
    refund_code           BIGINT COMMENT '退款原因code',
    refund_msg            STRING COMMENT '退款原因',
    refund_desc           STRING COMMENT '退款描述',
    create_time           TIMESTAMP COMMENT '创建时间/退款申请时间',
    update_time           TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
    cancel_time           TIMESTAMP COMMENT '退款申请取消时间',
    refund_amount         DECIMAL(27, 2) COMMENT '退款金额',
    refund_point_amount   DECIMAL(27, 2) COMMENT '扣减已赠积分',
    return_pay_point      BIGINT COMMENT '退还支付积分',
    return_point_amount   DECIMAL(27, 2) COMMENT '退还积分抵扣金额',
    refund_time           TIMESTAMP COMMENT '退款成功时间',
    less_weight           DECIMAL(27, 3) COMMENT '差额重量,单位kg',
    pick_weight           DECIMAL(27, 3) COMMENT '拣货重量,单位kg',
    is_deleted            BIGINT COMMENT '失效标志：0-正常；1-失效',
    refund_type           BIGINT COMMENT '退款类型：1-部分退；2-全额退; 3-差额退',
    order_no              STRING COMMENT '订单号',
    refund_apply_type     BIGINT COMMENT '退款申请类型：1-仅退款；2-退货退款',
    refund_delivery       DECIMAL(27, 2) COMMENT '运费退款',
    sync_erp_status       BIGINT COMMENT '同步erp状态：-1-失败，0-未同步，1-成功',
    sync_erp_msg          STRING COMMENT '同步erp失败消息',
    create_sys_user_id    BIGINT COMMENT '操作人id',
    create_sys_user_name  STRING COMMENT '操作人名称',
    store_no              STRING COMMENT '门店编码',
    store_leader_id       BIGINT COMMENT '团长id'
)
COMMENT '订单退款表'
row format delimited fields terminated by ','
stored as orc
tblproperties ('orc.compress'='ZLIB');

 2- 通过DataX完成数据导入操作

设置数据源: mysql连接 sale库 HIVE连接ODS库

 

配置DataX任务模板(后续调度时间依然凌晨20分, 可以省略配置)

构建任务

 

 

 点击构建, 生成Json采集信息内容, 将其中append 更改为truncate

点击选择模板 –> 下一步

执行任务:

校验是否ok:  

将临时表的数据导入到目标表  

insert overwrite table ods.ods_sale_shop_refund_i partition (dt)
select
    *,
   date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') as dt
from ods.ods_sale_shop_refund_i_temp;

删除临时表  

drop table ods.ods_sale_shop_refund_i_temp;

---

 增量导入: T+1模式

为了测试方便, 将MySQL中数据, 更为其中一条为上一天的数据

insert into sale.shop_refund (id, refund_no, refund_status, refund_code, refund_msg, refund_desc, create_time, update_time,
                         cancel_time, refund_amount, refund_point_amount, return_pay_point, return_point_amount,
                         refund_time, less_weight, pick_weight, is_deleted, refund_type, order_no, refund_apply_type,
                         refund_delivery, sync_erp_status, sync_erp_msg, create_sys_user_id, create_sys_user_name,
                         store_no, store_leader_id)
values (13,'220731Y28899211127',2,999,'其他原因','','2023-09-21 17:50:24','2023-06-14 17:50:24',null,5.26,5.00,null,null,'2023-06-14 17:50:23',null,null,0,1,'BL22073199620677',1,0.00,1,null,1001107,1001107,'Y288',null);

目标表是一个分区表, 需要将数据导入到上一天的分区中, 每天导入上一天的即可, 每次新增数据, 都是简历一个新的分区, 将上一天的数据放置到这个分区中

create_time between concat(date_sub(current_date,INTERVAL 1 DAY),' 00:00:00') and concat(date_sub(current_date,INTERVAL 1 DAY),' 23:59:59')

或者:
date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(date_sub(NOW(),INTERVAL 1 DAY),'%Y-%m-%d')

点击构建 –> 修改为truncate –> 点击选择模板 –> 下一步 生成任务

修改全局参数: dt的分区

执行任务

 

 

 通过hive查询:

 

会发现压根没有数据, 但是数据确实在HDFS中存在了  

查看当前有多少个分区内容?

 

如何解决呢? 
    方式一: 手动添加一个分区即可
    alter table ods.ods_sale_shop_refund_i add partition (dt='2023-06-18')
    
    方式二: HIVE自动修复分区 (比较适合于有多个分区的情况)
    MSCK REPAIR TABLE ods.ods_sale_shop_refund_i sync partitions;
    

在DataX中如何解决呢?  在写出到HIVE中, 添加一个后置SQL: 
MSCK REPAIR TABLE ods.ods_sale_shop_refund_i

 

 演示增量数据导入, 演示完, 需要将增量数据删除,恢复原样, 以免影响后续的计算的结果

hive:
	alter table  ods.ods_sale_shop_refund_i drop partition(dt='2023-06-18');

mysql:
   delete from sale.shop_refund where id = 13;

HIVE的函数库: LanguageManual UDF - Apache Hive - Apache Software Foundation

---