using ${FILE} partitioned by (cs_sold_date_sk)] java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class com.aliyun.jindodata.oss.JindoOssFileSystem not found at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2688)

这段代码的问题在于最后一个字符是一个多余的"]"，应该将其删除。正确的代码如下： ``` create table web_sales ( ws_sold_time_sk bigint, ws_ship_date_sk bigint, ws_item_sk bigint, ws_bill_customer_sk bigint, ws_bill_cdemo_sk bigint, ws_bill_hdemo_sk bigint, ws_bill_addr_sk bigint, ws_ship_customer_sk bigint, ws_ship_cdemo_sk bigint, ws_ship_hdemo_sk bigint, ws_ship_addr_sk bigint, ws_web_page_sk bigint, ws_web_site_sk bigint, ws_ship_mode_sk bigint, ws_warehouse_sk bigint, ws_promo_sk bigint, ws_order_number bigint, ws_quantity int, ws_wholesale_cost decimal(7,2), ws_list_price decimal(7,2), ws_sales_price decimal(7,2), ws_ext_discount_amt decimal(7,2), ws_ext_sales_price decimal(7,2), ws_ext_wholesale_cost decimal(7,2), ws_ext_list_price decimal(7,2), ws_ext_tax decimal(7,2), ws_coupon_amt decimal(7,2), ws_ext_ship_cost decimal(7,2), ws_net_paid decimal(7,2), ws_net_paid_inc_tax decimal(7,2), ws_net_paid_inc_ship decimal(7,2), ws_net_paid_inc_ship_tax decimal(7,2), ws_net_profit decimal(7,2), ws_sold_date_sk bigint ) using ${FILE} partitioned by (ws_sold_date_sk) ```

<think>嗯，用户的问题是关于如何通过Bash脚本调用MySQL创建表，然后用Hive进行ETL操作。首先，我需要理解他们的需求。他们可能是在做数据仓库或者ETL流程，需要自动化这两个步骤。用户提到了代码审查和调试帮助，所以可能需要确保脚本的正确性和效率。 接下来，我得考虑如何分步回答。根据提供的引用内容，特别是引用[2]中的步骤，Hive处理包括建表、导入数据、清洗、分区，最后用Sqoop导出到MySQL。而引用[3]提到封装Shell脚本处理变量和调度。所以需要将这两部分结合起来。 用户可能需要具体的代码示例。首先，创建MySQL表的部分，使用Bash脚本中的mysql命令，指定用户名密码和数据库，执行建表语句。需要注意安全，比如不要在脚本中硬编码密码，可以使用配置文件或者环境变量。引用[3]提到保护生产库密码，所以应该建议使用mysql_config_editor或者从安全存储获取密码。 然后是Hive部分，需要建立源表、清洗表、分区表，可能还需要处理增量或全量数据。HiveQL脚本可以在Bash中通过hive -e或者-f执行。要确保Hive表的字段和数据类型与源数据匹配，清洗步骤可能需要过滤或转换数据。 另外，用户可能关心如何传递变量，比如日期或配置参数。引用[3]中提到通过Shell传递变量，方便后续调度，所以应该在脚本中使用变量，比如用${date}这样的占位符，并在调用时替换。 可能还需要考虑错误处理，比如每个步骤执行后检查返回值，确保上一步成功再继续。例如，在mysql建表后，如果失败则退出脚本，避免后续错误。 关于数据同步，引用[3]提到增量同步和全量同步的策略，可能需要根据业务需求选择。全量可能需要定期覆盖，而增量则追加数据。Hive的分区表可以帮助管理数据，特别是按时间分区的情况。 最后，导出到MySQL可能需要使用Sqoop，如引用[2]中的步骤。要确保Sqoop配置正确，包括连接参数和导出目录。同时，处理主键冲突或数据格式问题。 总结用户的潜在需求，他们需要一个可靠、可维护的脚本，能够安全地处理数据库连接，高效执行ETL流程，并且易于调度和扩展。因此，回答需要涵盖脚本结构、安全措施、错误处理、变量传递和具体代码示例，同时引用提供的参考资料来支持建议。</think>### 分步解决方案 #### 一、Bash脚本调用MySQL创建表 1. **安全连接MySQL** 使用`mysql`命令连接时避免明文密码，建议通过`mysql_config_editor`配置登录路径或使用环境变量： ```bash # 通过配置文件隐藏密码（示例） mysql --login-path=prod_db -e "CREATE TABLE IF NOT EXISTS target_table ( id INT PRIMARY KEY, data VARCHAR(255) );" ``` 2. **动态参数传递** 通过Shell变量传递表名、字段等参数，引用[3]中提到的变量传递方法： ```bash TABLE_NAME="target_table" mysql -u${USER} -p${PASSWORD} -h${HOST} -D${DB} <<EOF CREATE TABLE ${TABLE_NAME} (/* 字段定义 */); EOF ``` #### 二、Hive ETL操作实现 1. **Hive表与数据清洗** 根据引用[2]，需先建立Hive源表并导入数据： ```sql -- 创建源表 CREATE EXTERNAL TABLE source_table (id INT, raw_data STRING) LOCATION '/data/source/'; -- 清洗并写入中间表 CREATE TABLE cleaned_table AS SELECT id, TRIM(raw_data) AS clean_data FROM source_table WHERE id IS NOT NULL; ``` 2. **分区表与增量处理** 按日期分区存储数据，支持增量同步： ```sql -- 创建分区表 CREATE TABLE partitioned_table (id INT, clean_data STRING) PARTITIONED BY (dt STRING); -- 动态分区插入（需启用Hive动态分区配置） INSERT INTO TABLE partitioned_table PARTITION(dt='${date}') SELECT id, clean_data FROM cleaned_table; ``` #### 三、封装Shell脚本整合流程 1. **脚本结构示例** 综合引用[2][3]，脚本应包含元数据刷新、错误处理等： ```bash #!/bin/bash DATE=$(date +%Y%m%d) # MySQL建表 mysql -u${MYSQL_USER} -p${MYSQL_PWD} -e "CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders_${DATE} (...);" # Hive ETL hive -e " INSERT OVERWRITE TABLE hive_partitioned_table PARTITION(dt='${DATE}') SELECT ... FROM cleaned_data; " # Sqoop导出到MySQL sqoop export \ --connect jdbc:mysql://${MYSQL_HOST}/target_db \ --table orders_${DATE} \ --export-dir /hive/path/dt=${DATE} ``` 2. **关键注意事项** - **安全性**：MySQL密码通过环境变量或密钥管理工具传递，避免脚本中明文存储[^3] - **原子性**：添加`set -e`使脚本遇错自动终止 - **日志追踪**：重定向输出到日志文件，便于调试 ###