解决 Sqoop 导入 Hive 时时间字段精度丢失题目

目录
一、背景先容
二、题目形貌
三、题目缘故原由
四、解决方案
五、结论

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一、背景先容

• 先容 Sqoop 数据导入过程，尤其是从 MySQL 导入 Hive 的场景。
  
• 说明 MySQL 和 Hive 的数据类型差别，特别是 DATETIME 和 TIMESTAMP 类型的精度题目。
  

二、题目形貌

• 当从 MySQL 导入 Hive 时，时间字段精度丢失，日志中出现类似 Column created_at had to be cast to a less precise type in Hive 的警告。
  

三、题目缘故原由

• 分析 MySQL 和 Hive 时间类型支持的差别，说明 Hive 不支持 MySQL 的微秒精度，因此必要做类型转换。
  
• MySQL 和 Hive 的时间类型差别：
  
  
  
  • MySQL 的 DATETIME 和 TIMESTAMP 支持到微秒级别。
    
  • Hive 的 TIMESTAMP 通常只精确到秒，且某些版本不支持毫秒或微秒。
    
  
  
• 数据类型转换： 在使用 Sqoop 导入数据时，Sqoop 会自动根据 Hive 的字段定义做类型转换。如果 MySQL 中的字段有较高精度，而 Hive 不能支持这种精度，警告就会出现。
  

四、解决方案

• 明确转换规则： 在 Sqoop 导入数据时，可以指定 Hive 中的目标表字段类型。例如，可以在 Sqoop 导入时明确将 MySQL 的 DATETIME 或 TIMESTAMP 字段转换为 Hive 支持的 STRING 或 TIMESTAMP。
  
• 使用 --map-column-hive 参数： 可以在 Sqoop 下令中使用 --map-column-hive 参数指定字段的类型映射，逼迫 MySQL 的 created_at 和 updated_at 字段映射为 Hive 中的 STRING 类型，这样可以保留完整的时间信息。
  
• 代码示例
  

1. sqoop import \
2. --connect jdbc:mysql://<mysql_host>/<db_name> \
3. --username <username> --password <password> \
4. --table <table_name> \
5. --hive-import \
6. --hive-table <hive_table> \
7. --map-column-hive created_at=STRING,updated_at=STRING

复制代码

• 在 Hive 中后续处理： 导入后，如果必要在 Hive 中进行日期计算，可以在查询时将 STRING 类型的数据转换为 TIMESTAMP，这样可以避免在导入时丢失精度。
  

1. SELECT CAST(created_at AS TIMESTAMP) FROM <hive_table>;

复制代码

五、结论

通过精确处理时间字段类型映射，可以避免 Hive 中精度丢失的题目，从而确保导入的数据精确和可用。

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