离线数据处理 任务一：数据抽取

离线数据处理任务一：数据抽取 在大数据处理中，数据抽取是指从源系统中提取数据并将其转换成目标系统中的过程。这种处理方式可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，在数据仓库和商业智能系统等领域具有广泛的应用。 本任务的目的是抽取ds_db01库中的customer_inf表的增量数据，入到Hive的ods库的customer_inf表中。为了实现这个目标，我们需要使用Spark SQL来读取MySQL数据库中的数据，并将其写入到Hive表中。 Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，提供了一个高级的API来处理结构化数据。它可以将数据从多种来源中读取，例如 MySQL、Hive、Parquet等，并将其转换成一个统一的数据模型。 在这个任务中，我们使用Spark SQL来读取MySQL数据库中的customer_inf表，并将其写入到Hive的ods库中。我们使用了Spark Session来创建一个Spark应用程序，然后使用read方法来读取MySQL数据库中的数据。使用jdbc格式来读取数据，并将其转换成一个DataFrame对象。 在写入数据到Hive表中时，我们使用了create table语句来创建一个静态分区的表，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（格式为yyyyMMdd）。然后，我们使用insert into语句将数据写入到Hive表中。 在这个任务中，我们还使用了Hive的分区表来存储数据。Hive的分区表是一种特殊的表，可以根据某个字段来分区数据，例如日期字段。这样可以提高数据的查询效率，并且可以降低数据的存储空间。 在数据抽取过程中，我们还需要注意数据类型的转换问题。例如，在MySQL中，datetime类型的字段在Hive中需要转换成timestamp类型。因此，我们需要在读取数据时指定正确的数据类型，并在写入数据时进行相应的转换。 我们使用了Spark的show partitions命令来查看Hive表的分区信息。这个命令可以帮助我们了解Hive表的结构和数据分布情况。 本任务展示了如何使用Spark SQL来抽取MySQL数据库中的数据，并将其写入到Hive表中。这种方法可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，并且可以提高数据处理效率。