Java API实现向Hive批量导入数据
Java程序中产生的数据，如果导入oracle或者mysql库，可以通过jdbc连接insert批量操作完成，但是当前版本的hive并不支持批量insert操作，因为需要先将结果数据写入hdfs文件，然后插入Hive表中。
package com.enn.idcard;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HiveJdbc {
public static void main(String[] args) throws IOException {
List<List> argList = new ArrayList<List>();
List<String> arg = new ArrayList<String>();
arg.add("12345");
arg.add("m");
argList.add(arg);
arg = new ArrayList<String>();
arg.add("54321");
arg.add("f");
argList.add(arg);
// System.out.println(argList.toString());
String dst = "/test/kk.txt";
createFile(dst,argList);
loadData2Hive(dst);
}
public static void createFile(String dst , List<List> argList) throws IOException{
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path dstPath = new Path(dst); //目标路径
//打开一个输出流
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(dstPath);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for(List<String> arg:argList){
for(String value:arg){
sb.append(value).append("\001");
}
sb.deleteCharAt(sb.length() - 4);//去掉最后一个分隔符
sb.append("\n");
}
sb.deleteCharAt(sb.length() - 2);//去掉最后一个换行符
byte[] contents = sb.toString().getBytes();
outputStream.write(contents);
outputStream.close();
fs.close();
System.out.println("文件创建成功！");
}
public static void loadData2Hive(String dst) {
String JDBC_DRIVER = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
String CONNECTION_URL = "jdbc:hive2://server-13:10000/default;auth=noSasl";
String username = "admin";
String password = "admin";
Connection con = null;
try {
Class.forName(JDBC_DRIVER);
con = (Connection) DriverManager.getConnection(CONNECTION_URL,username,password);
Statement stmt = con.createStatement();
String sql = " load data inpath '"+dst+"' into table population.population_information ";
stmt.execute(sql);
System.out.println("loadData到Hive表成功！");
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
// 关闭rs、ps和con
if(con != null){
try {
con.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}注意：
本例使用mvn搭建，conf配置文件放在src/main/resources目录下。
Hive提供的默认文件存储格式有textfile、sequencefile、rcfile等。用户也可以通过实现接口来自定义输入输的文件格式。
在实际应用中，textfile由于无压缩，磁盘及解析的开销都很大，一般很少使用。Sequencefile以键值对的形式存储的二进制的格式，其支持针对记录级别和块级别的压缩。rcfile是一种行列结合的存储方式（text file和sequencefile都是行表[row table]），其保证同一条记录在同一个hdfs块中，块以列式存储。一般而言，对于OLTP而言，行表优势大于列表，对于OLAP而言，列表的优势大于行表，特别容易想到当做聚合操作时，列表的复杂度将会比行表小的多，虽然单独rcfile的列运算不一定总是存在的，但是rcfile的高压缩率确实减少文件大小，因此实际应用中，rcfile总是成为不二的选择，达观数据平台在选择文件存储格式时也大量选择了rcfile方案。
通过hdfs导入hive的表默认是textfile格式的，因此可以改变存储格式，具体方法是先创建sequencefile、rcfile等格式的空表，然后重新插入数据即可。
insert overwrite table seqfile_table select * from textfile_table;
……
insert overwrite table rcfile_table select * from textfile_table;java 批量插入hive中转在HDFS
稍微修改了下，这文章是通过将数据存盘后，加载到HIVE.
模拟数据放到HDFS然后加载到HIVE，请大家记得添加HIVE JDBC依赖否则会报错。
加载前的数据表最好用外部表，否则会drop表的时候元数据会一起删除！
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>代码
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class Demo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
List<List> argList = new ArrayList<List>();
List<String> arg = new ArrayList<String>();
arg.add("12345");
arg.add("m");
argList.add(arg);
arg = new ArrayList<String>();
arg.add("54321");
arg.add("f");
argList.add(arg);
// System.out.println(argList.toString());
String dst = "/test/kk.txt";
createFile(dst,argList);
// loadData2Hive(dst);
}
public static void createFile(String dst , List<List> argList) throws IOException, InterruptedException, Exception{
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop:9000"),conf,"root");
Path dstPath = new Path(dst); //目标路径
//打开一个输出流
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(dstPath);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for(List<String> arg:argList){
for(String value:arg){
sb.append(value).append("|");
}
sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);//去掉最后一个分隔符
sb.append("\n");
}
byte[] contents = sb.toString().getBytes();
outputStream.write(contents);
outputStream.flush();;
outputStream.close();
fs.close();
System.out.println("文件创建成功！");
}
public static void loadData2Hive(String dst) {
String JDBC_DRIVER = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
String CONNECTION_URL = "jdbc:hive2://hadoop:10000/default";
String username = "root";
String password = "root";
Connection con = null;
try {
Class.forName(JDBC_DRIVER);
con = (Connection) DriverManager.getConnection(CONNECTION_URL,username,password);
Statement stmt = con.createStatement();
String sql = " load data inpath '"+dst+"' into table test ";//test 为插入的表
stmt.execute(sql);
System.out.println("loadData到Hive表成功！");
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
// 关闭rs、ps和con
if(con != null){
try {
con.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
