Hive Writer插件实现了从Hive写出数据至HDFS的功能，本文为您介绍Hive Writer的工作原理、参数和示例。

背景信息

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供SQL查询功能。
注意 Hive Writer仅支持使用新增和使用独享数据集成资源组，不支持使用使用公共资源组和自定义资源组。Hive Writer支持的版本请参见下文的版本支持汇总。
Hive的本质是转化HQL或SQL语句为MapReduce程序：
  • Hive处理的数据存储在HDFS中。
  • Hive分析数据底层的实现是MapReduce。
  • Hive的执行程序运行在Yarn上。

实现原理

Hive Writer插件通过访问Hive Metastore服务，解析出您配置的数据表的HDFS文件存储路径、文件格式和分隔符等信息。通过读取HDFS文件的方式，从Hive写出数据至HDFS。再通过Hive JDBC客户端执行SQL语句，加载HDFS文件中的数据至Hive表。

Hive Writer底层的逻辑和HDFS Writer插件一致，您可以在Hive Writer插件参数中配置HDFS Writer相关的参数，配置的参数会透传给HDFS Writer插件。

参数说明

参数 描述 是否必选 默认值
datasource 数据源名称，必须与添加的数据源名称保持一致。 是 无
column 需要写出的字段列，例如"column": ["id", "name"]。
  • 支持列裁剪：即可以导出部分列。
  • column必须显示指定同步的列集合，不允许为空。
  • 不支持列换序。
 是 无
table 需要写出的Hive表名。
说明 请注意大小写。
是 无
partition Hive表的分区信息：
  • 如果您写出的Hive表是分区表，您需要配置partition信息。同步任务会写出partition对应的分区数据。
  • 如果您的Hive表是非分区表，则无需配置partition。
否 无
writeMode Hive表数据的写出模式。数据写出至HDFS文件后，Hive Writer插件会执行LOAD DATA INPATH (overwrite) INTO TABLE，加载数据至Hive表中。
writeMode用于表示数据的加载行为：
  • 如果writeMode为truncate，表示先清空数据再加载。
  • 如果writeMode为append，表示保留原有数据。
  • 如果writeMode为其它，则表示数据写出至HDFS文件，无需再加载数据至Hive表。
说明 writeMode是高危参数，请您注意数据的写出目录和writeMode行为，避免误删数据。

加载数据行为需要配合hiveConfig使用，请注意您的配置。

是 无
hiveConfig 您可以在hiveConfig中配置进一步的Hive扩展参数，包括hiveCommand、jdbcUrl、username和password：
  • hiveCommand：表示Hive客户端工具的全路径，执行hive -e后，会执行writeMode相关联的LOAD DATA INPATH数据加载操作。

    Hive相关的访问信息由hiveCommand对应的客户端保证。

  • jdbcUrl、username和password表示Hive的JDBC访问信息。HiveWriter会通过Hive JDBC驱动访问Hive后，执行writeMode相关联的LOAD DATA INPATH数据加载操作。 
    "hiveConfig": {
    "hiveCommand": "",
    "jdbcUrl": "",
    "username": "",
    "password": ""
        }
  • Hive Writer插件底层通过HDFS客户端，写入数据至HDFS文件。您也可以通过hiveConfig配置HDFS客户端的高级参数。
是 无

向导开发介绍

在数据开发页面，双击打开新建的数据同步节点，即可在右侧的编辑页面配置任务。详情请参见通过向导模式配置任务。

您需要在数据同步任务的编辑页面进行以下配置：
  1. 选择数据源。
    配置同步任务的数据来源和数据去向。数据去向
    参数 描述
    数据源 即上述参数说明中的datasource，通常选择您配置的数据源名称。
    表 即上述参数说明中的table。
    分区信息 您需要指定到最后一级分区，且仅支持写入单个分区。
    写入模式 即上述参数说明中的writeMode。
    parquet shchema parquet类型存储文件的模式。示例配置如下：
    message tmp{
REQUIRED BINARY  id;
REQUIRED BINARY name;
REQUIRED BINARY cyctime1;
}
    仅当Hive表底层存储文件为parquet类型时，需要配置该参数。
  2. 字段映射，即上述参数说明中的column。左侧的源头表字段和右侧的目标表字段为一一对应的关系。 字段映射
    参数 描述
    同名映射 单击同名映射，可以根据名称建立相应的映射关系，请注意匹配数据类型。
    同行映射 单击同行映射，可以在同行建立相应的映射关系，请注意匹配数据类型。
    取消映射 单击取消映射，可以取消建立的映射关系。
    自动排版 可以根据相应的规律自动排版。
  3. 通道控制。通道控制
    参数 描述
    任务期望最大并发数 数据同步任务内，可以从源并行读取或并行写入数据存储端的最大线程数。向导模式通过界面化配置并发数，指定任务所使用的并行度。
    同步速率 设置同步速率可以保护读取端数据库，以避免抽取速度过大，给源库造成太大的压力。同步速率建议限流，结合源库的配置，请合理配置抽取速率。
    错误记录数 错误记录数，表示脏数据的最大容忍条数。

脚本开发介绍

配置一个从Hive写出数据的JSON示例，使用脚本模式开发的详情请参见通过脚本模式配置任务。 
{
    "type": "job",
    "steps": [
        {
            "stepType": "hive",
            "parameter": {
            },
            "name": "Reader",
            "category": "reader"
        },
        {
            "stepType": "hive",
            "parameter": {
                "partition": "year=a,month=b,day=c", // 分区配置
                "datasource": "hive_ha_shanghai", // 数据源
                "table": "partitiontable2", // 目标表
                "column": [ // 列配置
                    "id",
                    "name",
                    "age"
                ],
                "writeMode": "append" // 写入模式
            },
            "name": "Writer",
            "category": "writer"
        }
    ],
    "version": "2.0",
    "order": {
        "hops": [
            {
                "from": "Reader",
                "to": "Writer"
            }
        ]
    },
    "setting": {
        "errorLimit": {
            "record": ""
        },
        "speed": {
            "throttle":true,//当throttle值为flase时，mbps参数不生效，表示不限流；当throttle值为true时,表示限流。
            "concurrent":2, //作业并发数。
            "mbps":"12"//限流
        }
    }
}

版本支持汇总

Hive Reader支持的版本如下。
0.8.0
0.8.1
0.9.0
0.10.0
0.11.0
0.12.0
0.13.0
0.13.1
0.14.0
1.0.0
1.0.1
1.1.0
1.1.1
1.2.0
1.2.1
1.2.2
2.0.0
2.0.1
2.1.0
2.1.1
2.2.0
2.3.0
2.3.1
2.3.2
2.3.3
2.3.4
2.3.5
2.3.6
2.3.7
3.0.0
3.1.0
3.1.1
3.1.2
0.8.1-cdh4.0.0
0.8.1-cdh4.0.1
0.9.0-cdh4.1.0
0.9.0-cdh4.1.1
0.9.0-cdh4.1.2
0.9.0-cdh4.1.3
0.9.0-cdh4.1.4
0.9.0-cdh4.1.5
0.10.0-cdh4.2.0
0.10.0-cdh4.2.1
0.10.0-cdh4.2.2
0.10.0-cdh4.3.0
0.10.0-cdh4.3.1
0.10.0-cdh4.3.2
0.10.0-cdh4.4.0
0.10.0-cdh4.5.0
0.10.0-cdh4.5.0.1
0.10.0-cdh4.5.0.2
0.10.0-cdh4.6.0
0.10.0-cdh4.7.0
0.10.0-cdh4.7.1
0.12.0-cdh5.0.0
0.12.0-cdh5.0.1
0.12.0-cdh5.0.2
0.12.0-cdh5.0.3
0.12.0-cdh5.0.4
0.12.0-cdh5.0.5
0.12.0-cdh5.0.6
0.12.0-cdh5.1.0
0.12.0-cdh5.1.2
0.12.0-cdh5.1.3
0.12.0-cdh5.1.4
0.12.0-cdh5.1.5
0.13.1-cdh5.2.0
0.13.1-cdh5.2.1
0.13.1-cdh5.2.2
0.13.1-cdh5.2.3
0.13.1-cdh5.2.4
0.13.1-cdh5.2.5
0.13.1-cdh5.2.6
0.13.1-cdh5.3.0
0.13.1-cdh5.3.1
0.13.1-cdh5.3.2
0.13.1-cdh5.3.3
0.13.1-cdh5.3.4
0.13.1-cdh5.3.5
0.13.1-cdh5.3.6
0.13.1-cdh5.3.8
0.13.1-cdh5.3.9
0.13.1-cdh5.3.10
1.1.0-cdh5.3.6
1.1.0-cdh5.4.0
1.1.0-cdh5.4.1
1.1.0-cdh5.4.2
1.1.0-cdh5.4.3
1.1.0-cdh5.4.4
1.1.0-cdh5.4.5
1.1.0-cdh5.4.7
1.1.0-cdh5.4.8
1.1.0-cdh5.4.9
1.1.0-cdh5.4.10
1.1.0-cdh5.4.11
1.1.0-cdh5.5.0
1.1.0-cdh5.5.1
1.1.0-cdh5.5.2
1.1.0-cdh5.5.4
1.1.0-cdh5.5.5
1.1.0-cdh5.5.6
1.1.0-cdh5.6.0
1.1.0-cdh5.6.1
1.1.0-cdh5.7.0
1.1.0-cdh5.7.1
1.1.0-cdh5.7.2
1.1.0-cdh5.7.3
1.1.0-cdh5.7.4
1.1.0-cdh5.7.5
1.1.0-cdh5.7.6
1.1.0-cdh5.8.0
1.1.0-cdh5.8.2
1.1.0-cdh5.8.3
1.1.0-cdh5.8.4
1.1.0-cdh5.8.5
1.1.0-cdh5.9.0
1.1.0-cdh5.9.1
1.1.0-cdh5.9.2
1.1.0-cdh5.9.3
1.1.0-cdh5.10.0
1.1.0-cdh5.10.1
1.1.0-cdh5.10.2
1.1.0-cdh5.11.0
1.1.0-cdh5.11.1
1.1.0-cdh5.11.2
1.1.0-cdh5.12.0
1.1.0-cdh5.12.1
1.1.0-cdh5.12.2
1.1.0-cdh5.13.0
1.1.0-cdh5.13.1
1.1.0-cdh5.13.2
1.1.0-cdh5.13.3
1.1.0-cdh5.14.0
1.1.0-cdh5.14.2
1.1.0-cdh5.14.4
1.1.0-cdh5.15.0
1.1.0-cdh5.16.0
1.1.0-cdh5.16.2
1.1.0-cdh5.16.99
2.1.1-cdh6.1.1
2.1.1-cdh6.2.0
2.1.1-cdh6.2.1
2.1.1-cdh6.3.0
2.1.1-cdh6.3.1
2.1.1-cdh6.3.2
2.1.1-cdh6.3.3