在MySQL和HiveSQL之间进行字段类型转化时,我们需要理解两种数据库管理系统的字段类型系统,并确定它们之间的对应关系。以下是详细的转换规则和方法,以及一个示例转换脚本。 1. 理解MySQL和HiveSQL的字段类型系统 MySQL和HiveSQL都支持多种字段类型,包括整数、浮点数、字符串、日期和时间类型等。然而,它们在某些类型的命名...
经过对比:发现DATAX(sqoop也类似)在转换MySQL datatime字段类型为hive的timestamp时会出现问题:默认先转为零食去对应时间戳,再转换为北京市区时间,就会使时间多8小时。 解决办法有两个: 1、转换为string类型; 2、继续用timestamp类型,但是需要行存储(即text存储)。 遇见时间类型转换问题时要小心,保守最好是string,...
数据类型转换: MySQL中的INT通常对应Hive中的BIGINT。 MySQL中的VARCHAR或TEXT对应Hive中的STRING。 MySQL中的DATE对应Hive中的DATE,但请注意Hive的DATE只支持日期部分(YYYY-MM-DD),不包括时间。 MySQL中的DATETIME或TIMESTAMP对应Hive中的TIMESTAMP。 MySQL中的FLOAT或DOUBLE对应Hive中的FLOAT或DOUBLE。
首先,你需要在 Hive 中配置 JDBC 连接到 MySQL 数据库。 INSERTINTOTABLEyour_hive_table_nameSELECTid,your_float_column_nameFROMyour_mysql_table_name;-- 该代码将 MySQL 中的数据导入到 Hive 表中 1. 2. 3. 总结 通过以上的步骤,你能够顺利地将 MySQL 中的FLOAT类型转换为 Hive 中的相应类型并进行数据...
然后,我们需要将从Mysql数据库读取的数据转换成Hive数据库支持的数据类型。 最后,我们将转换后的数据插入到Hive数据库中。 下面是一个示例代码,演示了如何通过Python脚本来实现以上步骤: importpymysqlfrompyhiveimporthive# 连接Mysql数据库mysql_conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='password...
插入MySQL数据类型与Hive数据类型的映射关系(Hive 0.11.0) INSERT INTO dim_ddl_convert (source, data_type1, target, data_type2, update_time) VALUES ('mysql', 'tinyint', 'hive', 'tinyint', '2020-03-14 00:00:00'); INSERT INTO dim_ddl_convert (source, data_type1, target, data_type...
CHAR从Hive0.13.0开始支持 VARCHAR从Hive0.12.0开始支持 DATE从Hive0.12.0开始支持 复杂类型包括ARRAY,MAP,STRUCT,UNION,这些复杂类型是由基础类型组成的。 ARRAY ARRAY类型是由一系列相同数据类型的元素组成,这些元素可以通过下标来访问。比如有一个ARRAY类型的变量fruits,它是由['apple','orange','mango']组成,那么...
问题描述:mysql通过sqoop导入到hive表中,发现有个别数据类型为int或tinyint的列导入后数据为null。设置各种行分隔符,列分隔符都没有效果。 问题分析:hive中单独将有问题的那几列的数据类型设置为string类型,重新导入后发现,里面的值变成true或者false。 由此猜想,sqoop在导入的时候,将那几列的数据转换成了bool类型,...
步骤1:在MRS Hive上创建Hive分区表 步骤2:创建CDM集群并绑定EIP 步骤3:创建MySQL连接 步骤4:创建Hive连接 步骤5:创建迁移作业 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案,提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力,降低了客户数据源迁移和集成的复杂性,有效的提高您数据迁移和集成的效率。