Hive多字节分隔符解决方案

1、 Hive多字节分隔符解决方案 目录1 应用场景1.1 Hive中的分隔符1.2 特殊数据2 问题与需求2.1问题2.2 情况二：数据中包含了分隔符3 解决方案3.1 解决方案一：替换分隔符3.2 解决方案二：RegexSerDe正则加载3.3 解决方案三：自定义InputFormat4 总结1 应用场景1.1 Hive中的分隔符Hive中默认使用单字节分隔符来加载文本数据，例如逗号、制表符、空格等等，默认的分隔符为001。根据不同文件的不同分隔符，我们可以通过在创建表时使用 row format delimited fields terminated by 单字节分隔符 来指定文件中的分割符，确保正确将表中的每一列与文件中的每一列实现一一对应的关系。1.2 特殊数据在实际工作中，我们遇到的数据往往不是非常规范化的数据，例如我们会遇到以下的两种情况 情况一：每一行数据的分隔符是多字节分隔符，例如：”|”、“-”等上图中每列的分隔符为|，为多字节分隔符 情况二：数据的字段中包含了分隔符上图中每列的分隔符为空格，但是数据中包含了分割符，时间字段中也有空格192.168.88.134 08/

2、Nov/2020:10:44:32 +0800 GET / HTTP/1.1 404 9512 问题与需求2.1问题基于上述的两种特殊数据，我们如果使用正常的加载数据的方式将数据加载到表中，就会出以下两种错误： 情况一：加载数据的分隔符为多字节分隔符创建表-如果表已存在就删除表 drop table if exists singer; -创建表 create table singer( id string,-歌手id name string,-歌手名称 country string,-国家 province string,-省份 gender string,-性别 works string-作品 ) -指定列的分隔符为| row format delimited fields terminated by |;加载数据load data local inpath /export/data/test01.txt into table singer;查看结果select * from singer;问题数据发生了错位，没有正确的加载每一列的数据原因Hive中默认只支持单字节分隔符，无法识别多

3、字节分隔符2.2 情况二：数据中包含了分隔符创建表-如果表存在，就删除表 drop table if exists apachelog; -创建表 create table apachelog( ip string, -IP地址 stime string, -时间 mothed string, -请求方式 url string, -请求地址 policy string, -请求协议 stat string, -请求状态 body string -字节大小 ) -指定列的分隔符为空格 row format delimited fields terminated by ;加载数据load data local inpath /export/data/apache_web_access.log into table apachelog查看结果select * from apachelog;问题时间字段被切分成了两个字段，后面所有的字段出现了错位原因时间数据中包含了分隔符，导致Hive认为这是两个字段，但实际业务需求中，为一个字段需求基于上面两种情况的测试发现，当数据中出现了多字节分隔符或者数

4、据中的某个字段包含了分隔符，就会导致数据加载错位的问题。基于出现的问题，我们需要通过特殊的方法来解决该问题，即使当数据中出现多字节分隔符等情况时，Hive也能正确的加载数据，实现列与数据的一一对应。3 解决方案3.1 解决方案一：替换分隔符方案概述面对情况一，如果数据中的分隔符是多字节分隔符，可以使用程序提前将数据中的多字节分隔符替换为单字节分隔符，然后使用Hive加载，就可以实现正确加载对应的数据。例如：原始数据中的分隔符为“|”程序开发可以在ETL阶段通过一个MapReduce程序，将“|”替换为单字节的分隔符“|”，示例程序如下：import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop

5、.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import java.io.IOException; /* * ClassName ChangeSplitCharMR * Description TODO MapReduce实现将多字节分隔符转换为单字节符 * Create By itcast */ public class

6、ChangeSplitCharMR extends Configured implements Tool public int run(String arg) throws Exception /* * 构建Job */ Job job = Job.getInstance(this.getConf(),changeSplit); job.setJarByClass(ChangeSplitCharMR.class); /* * 配置Job */ /input：读取需要转换的文件 job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); Path inputPath = new Path(datas/split/test01.txt); FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath); /map：调用Mapper job.setMapperClass(ChangeSplitMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputV

7、alueClass(NullWritable.class); /reduce：不需要Reduce过程 job.setNumReduceTasks(0); /output job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); Path outputPath = new Path(datas/output/changeSplit); TextOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath); /* * 提交Job */ return job.waitForCompletion(true) ? 0 : -1; /程序入口 public static void main(String args) throws Exception /调用run Configuration conf = new Configuration(); int status = ToolRunner.run(conf, new ChangeSplitCharMR(), args); System.exit(status); public s

8、tatic class ChangeSplitMapper extends Mapper /定义输出的Key private Text outputKey = new Text(); /定义输出的Value private NullWritable outputValue = NullWritable.get(); Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException /获取每条数据 String line = value.toString(); /将里面的|转换为| String newLine = line.replaceAll(|, |); /替换后的内容作为Key this.outputKey.set(newLine); /输出结果 context.write(this.outputKey,this.outputValue); 程序执行结果如下：重新建表加载数据1. 重新创建Hive表-如果表已存在就删

9、除表drop table if exists singer;-创建表create table singer(id string,-歌手idname string,-歌手名称country string,-国家province string,-省份gender string,-性别works string-作品)-指定列的分隔符为|row format delimited fields terminated by |;在Hive中重新加载数据load data local inpath /export/data/part-m-00000 into table singer;查看结果总结在ETL阶段可以直接对数据进行分隔符的替换，通过替换分隔符将多字节分隔符更改为单字节分隔符，就可以解决数据加载的问题，但是这种方式有对应的优缺点，并不是所有的场景适用于该方法。优点：实现方式较为简单，基于字符串替换即可缺点：无法满足情况2的需求3.2 解决方案二：RegexSerDe正则加载 1 方案概述面对情况一和情况二的问题，Hive中提供了一种特殊的方式来解决，Hive提供了一种特殊的Serde来加载特殊数据的问题，使用正则匹配来加载数据，匹配每一列的数据。官网地址：https:/cwiki.apache.org/conflu

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