基于Mysql表结构生成Hive表结构

背景

业务系统库数据迁移到Hadoop平台做分析要涉及到所有迁入的表结构要类型和表结构语句的更改，部分表字段可能两三百个字段，对程序员来说捉行手动修改简直始终煎熬。。。

表结构

mysql

`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`city_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '大区ID',`presona_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '营业部ID',`submit_pre_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '提交人ID',`submit_pre_name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '提交人姓名',`pieces_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '判断贷款信息是否提交过',`personal_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '判断个人信息是否添加过',`product_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '判断房产信息是否添加过',`work_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '判断工作信息是否添加过',`link_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '判断联系人信息是否添加',`bank_sub_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '人行报告信息是否添加',`client_mes_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '客户基本信息ID',`use` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '贷款用途',`use_other` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '0',`count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '申请额度',`highest` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最高还款金额',`education` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '学历',`email` varchar(50) NOT NULL COMMENT '邮箱',`account_place_p` varchar(15) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '户口所在地/省',`account_place_c` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '户口所在地/市',`account_place_other` varchar(90) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '户口所在地/详细',`account_id` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '户口所在地邮编',`now_place_p` varchar(15) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '现居住地/省',`now_place_c` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '现居住地/市',`now_place_other` varchar(60) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '现居住地/详细',`now_place_id` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '现居住地邮编',`marriage` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '婚姻状态0未婚1已婚2离异3丧偶',`is_child` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '有无子女/1.有2.无',`phone_log` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '有无电话详单0无 1有',`house_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '住宅类型1234567',`house_other` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '住宅类型描述',`house_pay` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '住宅月还款/住在租金',`city` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '所在城市',

hive

`id` int ,`city_id` int COMMENT '大区ID',`presona_id` int COMMENT '营业部ID',`submit_pre_id` int COMMENT '提交人ID',`submit_pre_name` string COMMENT '提交人姓名',`pieces_sub_type` tinyint COMMENT '判断贷款信息是否提交过',`personal_sub_type` tinyint COMMENT '判断个人信息是否添加过',`product_sub_type` tinyint COMMENT '判断房产信息是否添加过',`work_sub_type` tinyint COMMENT '判断工作信息是否添加过',`link_sub_type` tinyint COMMENT '判断联系人信息是否添加',`bank_sub_type` tinyint COMMENT '人行报告信息是否添加',`client_mes_id` int COMMENT '客户基本信息ID',`use` tinyint COMMENT '贷款用途',`use_other` string ,`count` int COMMENT '申请额度',`highest` int COMMENT '最高还款金额',`education` tinyint COMMENT '学历',`email` string COMMENT '邮箱',`account_place_p` string COMMENT '户口所在地/省',`account_place_c` string COMMENT '户口所在地/市',`account_place_other` string COMMENT '户口所在地/详细',`account_id` string COMMENT '户口所在地邮编',`now_place_p` string COMMENT '现居住地/省',`now_place_c` string COMMENT '现居住地/市',`now_place_other` string COMMENT '现居住地/详细',`now_place_id` string COMMENT '现居住地邮编',`marriage` tinyint COMMENT '婚姻状态0未婚1已婚2离异3丧偶',`is_child` tinyint COMMENT '有无子女/1.有2.无',`phone_log` tinyint '有无电话详单0无 1有',`house_type` tinyint COMMENT '住宅类型1234567',`house_other` string COMMENT '住宅类型描述',`house_pay` int COMMENT '住宅月还款/住在租金',`city` string COMMENT '所在城市',

实现

我们用Spark core的算子根据mysql表结构生成hive表结构，从此遇见几百个字段表的生成不再桑心~~  把spark作为一个工具是多么爽的一件事，API

/**
  * Created by Michael on 2017/2/23.
  */object abstract_columms {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("mobike_gps").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val result = sc.textFile("C://work//data//select_eagle_intopieces.sql")
    val tableName =
    result.map(x=>{
      val line = x.split(" ")
      val col = line(0) //字段名称
      val col_type = line(1) //字段类型
      var comment = "" //字段注释
      if(x.contains("COMMENT")){
        comment = line(line.length-2)+" "+line(line.length-1) //字段注释
      }else{
        comment = ","
      }      var hive_type = ""
      if(col_type.startsWith("int")  || col_type.startsWith("smallint") || col_type.startsWith("mediumint") ){ hive_type = "int"}      else if(col_type.startsWith("varchar") ||  col_type.startsWith("char")){ hive_type = "string"}      else if(col_type.startsWith("tinyint")){ hive_type = "tinyint"}      else if(col_type.startsWith("double")){ hive_type = "double"}      else if(col_type.startsWith("decimal")){ hive_type = "decimal"}      else if(col_type.startsWith("float") ){ hive_type = "float"}      else hive_type = "不匹配"

      col+" "+hive_type+" "+comment

    }
    ).saveAsTextFile("C://work//data//select_eagle_intopieces_result.sql")    //.foreach(x=>println(x))
  }
}

FAQ

1.spark windows开发报错如下：

17/02/21 09:03:38 WARN : Your hostname, DESKTOP-CPHJP6L resolves to a loopback/non-reachable address: fe80:0:0:0:68ad:1d41:9a4d:2e7a%27, but we couldn't find any external IP address!17/02/21 09:03:38 WARN DAGScheduler: Creating new stage failed due to exception - job: 0org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/C:/work/data/word.txt
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:285)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:228)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:313)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:207)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:239)

解决：pom文件指定的hadoop版本和window本地版本不一致

作者：MichaelFly
链接：https://www.jianshu.com/p/c60584c67df0