【原创】大叔经验分享（86）hive和mysql数据互导

hive和mysql数据互导，首先想到的是sqoop，并且可以和调度框架（比如oozie等）配合配置定时任务，还有一种更简单的方式是通过spark-sql：

CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW tmp_tbl_test
USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS (
url "jdbc:mysql://1.1.1.1:3306/db_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&tinyInt1isBit=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull",
dbtable "tbl_test",
user 'root',
password '');

然后可以在spark-sql中对tmp_tbl_test读或者写，相当于直接对mysql进行读或者写，
如果只需要读，甚至不需要将数据从mysql先导到hive，而是直接读mysql；

如果需要并发读取，可以增加参数

partitionColumn "id",
lowerBound "",
upperBound "",
numPartitions ""

另外注意如果where里的查询条件设置不当，可能导致全表扫描，具体可以通过explain查询计划来确认，比如常见的时间类型：

select * from test_table where create_time > '2019-01-01'

== Physical Plan ==
*(2) HashAggregate(keys=[], functions=[count(1)])
+- Exchange SinglePartition
   +- *(1) HashAggregate(keys=[], functions=[partial_count(1)])
      +- *(1) Project
         +- *(1) Filter (cast(create_time#2 as string) > 2019-01-01)
            +- *(1) Scan JDBCRelation(test_table) [numPartitions=1] [create_time#1643] PushedFilters: [], ReadSchema: struct<create_time:timestamp>
Time taken: 0.034 seconds, Fetched 1 row(s)

以上查询计划会将test_table整个scan到spark中然后做filter过滤create_time，而不是将查询条件push down到scan中，显然这不是期望的行为，修改查询条件为

select * from test_table where create_time > date_sub(now(), 100)

则可解决问题；

另外注意:

1）连接串中的tinyInt1isBit=false，由于spark-sql和sqoop都是基于jdbc来读mysql，然后jdbc中会将mysql的字段类型tinyint默认认为是java.sql.Types.BIT，进而读出来的不是数字int，而是布尔值Boolean，如果不需要这种默认行为，则需要在连接串中增加tinyInt1isBit=false；

2）连接串中的zeroDateTimeBehavior=convertToNull，如果mysql日期字段值为0000-00-00 00:00:00，从spark中读取会报错：

java.sql.SQLException: Value '0000-00-00 00:00:00' can not be represented as java.sql.Timestamp

设置 zeroDateTimeBehavior 属性，当遇到 DATETIME 值完全由 0 组成时，最终的有效值可以设置为，异常(exception)，一个近似值(round)，或将这个值转换为 null(convertToNull)。

参考：

https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/jdbc/JDBCRelation.scala