hive和datax數據採集數量對不上

對數據的時候發現有些對不上，在hive中 staff_id = 'DF67B3FC-02DD-4142-807A-DF4A75A4A22E’的數據只有1033

而在mysql中發現staff_id = 'DF67B3FC-02DD-4142-807A-DF4A75A4A22E’的數據有4783條記錄（昨天的記錄是4781）

這個數據即使是由於離線採集也不會相差這麼大，肯定是哪裡出現了問題

原因：
在datax中修改cn_attendance_day_print的job文件，只要 staff_id = 'DF67B3FC-02DD-4142-807A-DF4A75A4A22E’的記錄
發現採集過來的確實是4781條數據

那麼datax到hdfs的鏈路是正確的
所以需要去查看一下剛剛採集過來的數據，由於之前的記錄都刪除了，所以懶得再去復現了，說一下最終的處理結果
後面發現原因是由於大小寫的原因，hive是區分數據大小寫的，但是在mysql中這邊設置了全局大小寫不區分
解決方案
在datax中將string類型的數據全部轉為大寫或者小寫

示例如下：

{
	"job": {
		"content": [{
			"transformer": [{
				"parameter": {
					"code": "for(int i=0;i<record.getColumnNumber();i++){if(record.getColumn(i).getByteSize()!=0){Column column = record.getColumn(i); def str = column.asString(); def newStr=null; newStr=str.replaceAll(\"[\\r\\n]\",\"\"); record.setColumn(i, new StringColumn(newStr)); };};return record;",
					"extraPackage": []
				},
				"name": "dx_groovy"
			}],
			"writer": {
				"parameter": {
					"writeMode": "append",
					"fieldDelimiter": "\u0001",
					"column": [{
						"type": "string",
						"name": "id"
					}, {
						"type": "string",
						"name": "username"
					}, {
						"type": "string",
						"name": "user_id"
					}, {
						"type": "string",
						"name": "superior_id"
					}, {
						"type": "string",
						"name": "finger_print_number"
					}],
					"path": "${targetdir}",
					"fileType": "text",
					"defaultFS": "hdfs://mycluster:8020",
					"compress": "gzip",
					"fileName": "cn_staff"
				},
				"name": "hdfswriter"
			},
			"reader": {
				"parameter": {
					"username": "dw_readonly",
					"column": ["id", "username", "user_id", "superior_id", "finger_print_number"],
					"connection": [{
						"table": ["cn_staff"],
						"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://*******"]
					}],
					"password": "******",
					"splitPk": ""
				},
				"name": "mysqlreader"
			}
		}],
		"setting": {
			"speed": {
				"channel": 3
			},
			"errorLimit": {
				"record": 0,
				"percentage": 0.02
			}
		}
	}
}