Mysql 上亿级数据导入Hive思路分享

前提条件：

数据库容量上亿级别，索引只有id，没有创建时间索引

达到目标：

• 把阿里云RDS Mysql表数据同步到hive中，按照mysql表数据的创建时间日期格式分区，每天一个分区方便查询
• 每天运行crontab定时的增量备份数据，还是依据自增的id

遇到的问题：

• 没法建立创建时间的索引，不能按时间范围去查询，那样会严重影响线上数据库的性能？
  只能按照id的方式去增量的读取索引，存储到临时表，然后在转储到正式表，动态的写入时间分区
  
  
• 使用sqoop直接导入hive？还是把数据导入到hdfs以內建表的形式把数据写入到指定的临时表？
  如果直接使用sqoop hive import 不支持，query 语句，没法自定义抽取字段，没办法按照id范围去锁定部分数据，
  使用hive import只能全量同步表而且id条件只能配到各个地方，我个人感觉query比较适合我灵活一些所以就使用
  sqoop导入hdfs內建表的方式来同步数据

• 读取和写入一次要分配，不能一次读取太多，影响线上数据库的性能，线上数据库用的阿里云RDS？
  1. 首先查询mysql max(id),和 hive max(id),计算差值后分批去加载，查询hive max 没有直接连接hive,而是使用了一个迂回策略，
     使用python调用系统命令行执行hive -e 查询最大值，并写入到本地文件系统，然后查询本地文件系统最大值
  2.我这里是按每次300万一次，单次差值小于300万执行一次加载
  3.用sqoop分4个map任务去执行，300万数据大概需要1-2分钟左右读取到本地
  4. mysql中需要5秒左右查询min,max,id 确定本次数据分割的id范围，
  5.单个map任务大概需要15秒左右来读取和发送数据到sqoop,sqoop到hdfs內建表很快不会有压力这里就不写了
  
  
• hive表初次创建同步的时候需要从临时表重建动态分区到正式表，数据跨度太大，一天天重建太耗时间？
  步骤一：数据刚开始同步的时候先不开启转正式表并动态分区，先把全量的数据同步到hive的临时表中，同步完成后，把全量的临时表转到正式表，动态写入分区数据
  
  步骤二：数据已经全量同步进来了，此时创建crontab任务，定时调用同步脚本，把增量的数据插入到临时表，然后把指定时间的数据转入正式分区，此步骤会把当前id最新的数据同步过来，范围是从上次同步的id到今天最大的id，日期有昨天有今天，这边正式表筛选出昨天的全部数据就行