DataX HdfsReader

1 快速介绍

HdfsReader插件提供了读取分布式文件系统数据存储的能力。在底层实现上，HdfsReader获取分布式文件系统上文件的数据，并转换为DataX传输协议传递给Writer。

目前HdfsReader支持的文件格式有textfile（text）、orcfile（orc）、rcfile（rc）、sequence file（seq）和普通逻辑二维表（csv）类型格式的文件，且文件内容存放的必须是一张逻辑意义上的二维表。

HdfsReader需要Jdk1.7及以上版本的支持。

2 功能与限制

HdfsReader插件实现了从Hadoop分布式文件系统Hdfs中读取文件数据并转为DataX协议的功能。

• textfile是Hive建表时默认使用的存储格式，数据不做压缩，本质上textfile就是以文本的形式将数据存放在hdfs中，对于DataX而言，HdfsReader实现上类比TxtFileReader有诸多相似之处。
• orcfile，它的全名是Optimized Row Columnar file，是对RCFile做了优化。据官方文档介绍，这种文件格式可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。HdfsReader利用Hive提供的OrcSerde类，读取解析orcfile文件的数据。

目前HdfsReader支持的功能如下：

• 支持textfile、orcfile、rcfile、sequence file和csv格式的文件，且要求文件内容存放的是一张逻辑意义上的二维表
• 支持多种类型数据读取（使用String表示），支持列裁剪，支持列常量
• 支持递归读取、支持正则表达式（”*”和”?”）
• 支持orcfile数据压缩，目前支持SNAPPY，ZLIB两种压缩方式
• 多个File可以支持并发读取
• 支持sequence file数据压缩，目前支持lzo压缩方式

csv类型支持压缩格式有：gzip、bz2、zip、lzo、lzo_deflate、snappy。

目前插件中Hive版本为1.1.1，Hadoop版本为2.7.1（Apache［为适配JDK1.7］,在Hadoop 2.5.0，Hadoop 2.6.0和Hive 1.2.0测试环境中写入正常；其它版本需后期进一步测试。

支持kerberos认证（注意：如果用户需要进行kerberos认证，那么用户使用的Hadoop集群版本需要和hdfsreader的Hadoop版本保持一致，如果高于hdfsreader的Hadoop版本，不保证kerberos认证有效）。

DataX暂时不能做到：

• 单个File支持多线程并发读取，这里涉及到单个File内部切分算法。
• 目前还不支持hdfs HA。

3 功能说明

3.1 配置样例

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 3
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "path": "/user/hive/warehouse/mytable01/*",
                        "defaultFS": "hdfs://xxx:port",
                        "column": [
                               {
                                "index": 0,
                                "type": "long"
                               },
                               {
                                "index": 1,
                                "type": "boolean"
                               },
                               {
                                "type": "string",
                                "value": "hello"
                               },
                               {
                                "index": 2,
                                "type": "double"
                               }
                        ],
                        "fileType": "orc",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }

                },
                "writer": {
                    "name": "streamwriter",
                    "parameter": {
                        "print": true
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

3.2 参数说明（各个配置项值前后不允许有空格）

• path
  • 描述：要读取的文件路径，如果要读取多个文件，可以使用正则表达式“*”，注意这里可以支持填写多个路径。

当指定单个Hdfs文件，HdfsReader插件暂时只能使用单线程进行数据抽取。二期考虑在非压缩文件情况下针对单个File可以进行多线程并发读取。

当指定多个Hdfs文件，HdfsReader支持使用多线程进行数据抽取。线程并发数通过通道数指定。

当指定通配符，HdfsReader尝试遍历出多个文件信息。例如：指定/代表读取/目录下所有的文件，指定/bazhen/*代表读取bazhen目录下游所有的文件。HdfsReader插件目前只支持””和”?”作为文件通配符。

特别需要注意的是，DataX会将一个作业下同步的所有的文件视作同一张数据表。用户必须自己保证所有的File能够适配同一套schema信息，并且提供给DataX权限可读。

• • 必选：是
  • 默认值：无
• defaultFS
  • 描述：Hadoop hdfs文件系统namenode节点地址。

目前HdfsReader已经支持Kerberos认证，如果需要权限认证，则需要用户配置kerberos参数，见下面

• • 必选：是
  • 默认值：无
• fileType
  • 描述：文件的类型，目前只支持用户配置为”text”、”orc”、”rc”、”seq”、”csv”。

1. 1. text：表示textfile文件格式
   2. orc：表示orcfile文件格式
   3. rc：表示rcfile文件格式
   4. seq：表示sequence file文件格式
   5. csv：表示普通hdfs文件格式（逻辑二维表）
   6. 需要注意的是，由于textfile和orcfile是两种完全不同的文件格式，所以HdfsReader对这两种文件的解析方式也存在差异，这种差异导致Hive支持的复杂复合类型（比如map，array，struct，union）在转换为DataX支持的String类型时，转换的结果格式略有差异，比如以map类型为例：

• • • orcfile map类型经hdfsreader解析转换成datax支持的string类型后，结果为”{job=80, team=60, person=70}”
    • textfile map类型经hdfsreader解析转换成datax支持的string类型后，结果为”job:80,team:60,person:70″
    • 从上面的转换结果可以看出，数据本身没有变化，但是表示的格式略有差异，所以如果用户配置的文件路径中要同步的字段在Hive中是复合类型的话，建议配置统一的文件格式。
    • 如果需要统一复合类型解析出来的格式，DataX建议用户在hive客户端将textfile格式的表导成orcfile格式的表
  • 必选：是
  • 默认值：无
• column
  • 描述：读取字段列表，type指定源数据的类型，index指定当前列来自于文本第几列（以0开始），value指定当前类型为常量，不从源头文件读取数据，而是根据value值自动生成对应的列。

默认情况下，用户可以全部按照String类型读取数据，配置如下：

"column": ["*"]

{ “type”: “long”, “index”: 0 //从本地文件文本第一列获取int字段 }，{ “type”: “string”, “value”: “alibaba” //HdfsReader内部生成alibaba的字符串字段作为当前字段 }

对于用户指定Column信息，type必须填写，index/value必须选择其一。

• • 必选：是
  • 默认值：全部按照string类型读取

• fieldDelimiter
  • 描述：读取的字段分隔符

另外需要注意的是，HdfsReader在读取textfile数据时，需要指定字段分割符，如果不指定默认为“，”，HdfsReader在读取orcfile时，用户无需指定字段分割符

• • 必选：否
  • 默认值：,
• encoding
  • 描述：读取文件的编码配置。
  • 必选：否
  • 默认值：utf-8
• nullFormat
  • 描述：文本文件中无法使用标准字符串定义null(空指针)，DataX提供nullFormat定义哪些字符串可以表示为null。

例如如果用户配置: nullFormat:”\N”，那么如果源头数据是”\N”，DataX视作null字段。

• • 必选：否
  • 默认值：无
• haveKerberos
  • 描述：是否有Kerberos认证，默认false

例如如果用户配置true，则配置项kerberosKeytabFilePath，kerberosPrincipal为必填。

• • 必选：haveKerberos 为true必选
  • 默认值：false
• kerberosKeytabFilePath
  • 描述：Kerberos认证keytab文件路径，且为绝对路径
  • 必选：否
  • 默认值：无
• kerberosPrincipal
  • 描述：Kerberos认证Principal名，如xxxx/hadoopclient@xxx.xxx
  • 必选：haveKerberos为true必选
  • 默认值：无
• compress
  • 描述：
    • 当fileType（文件类型）为csv下的文件压缩方式，目前仅支持 gzip、bz2、zip、lzo、lzo_deflate、hadoop-snappy、framing-snappy压缩；
    • 值得注意的是，lzo存在两种压缩格式：lzo和lzo_deflate，用户在配置的时候需要留心，不要配错了；
    • 另外，由于snappy目前没有统一的stream format，datax目前只支持最主流的两种：hadoop-snappy（hadoop上的snappy stream format）和framing-snappy（google建议的snappy stream format）;
    • orc文件类型下无需填写。
  • 必选：否
  • 默认值：无
• hadoopConfig
  • 描述：hadoopConfig里可以配置与hadoop相关的一些高级参数，比如HA的配置。

 "hadoopConfig":{
         "dfs.nameservices": "testDfs",
         "dfs.ha.namenodes.testDfs": "namenode1,namenode2",
         "dfs.namenode.rpc-address.aliDfs.namenode1": "",
         "dfs.namenode.rpc-address.aliDfs.namenode2": "",
         "dfs.client.failover.proxy.provider.testDfs": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"
 }

• • 必选：否
  • 默认值：无
• csvReaderConfig
  • 描述：读取CSV类型文件参数配置，Map类型。读取CSV类型文件使用的CsvReader进行读取，会有很多配置，不配置则使用默认值。
  • 必选：否
  • 默认值：无

常见配置：

"csvReaderConfig":{
        "safetySwitch": false,
        "skipEmptyRecords": false,
        "useTextQualifier": false
}

所有配置项及默认值,配置时csvReaderConfig的map中请严格按照以下字段名字进行配置：

boolean caseSensitive = true;
char textQualifier = 34;
boolean trimWhitespace = true;
boolean useTextQualifier = true;//是否使用csv转义字符
char delimiter = 44;//分隔符
char recordDelimiter = 0;
char comment = 35;
boolean useComments = false;
int escapeMode = 1;
boolean safetySwitch = true;//单列长度是否限制100000字符
boolean skipEmptyRecords = true;//是否跳过空行
boolean captureRawRecord = true;

3.3 类型转换

由于textfile和orcfile文件表的元数据信息由Hive维护并存放在Hive自己维护的数据库（如mysql）中，目前HdfsReader不支持对Hive数据。

据数据库进行访问查询，因此用户在进行类型转换的时候，必须指定数据类型，如果用户配置的column为“*”，则所有column默认转换为string类型。HdfsReader提供了类型转换的建议表如下：

其中：

• Long是指Hdfs文件文本中使用整形的字符串表示形式，例如”123456789″。
• Double是指Hdfs文件文本中使用Double的字符串表示形式，例如”3.1415″。
• Boolean是指Hdfs文件文本中使用Boolean的字符串表示形式，例如”true”、”false”。不区分大小写。
• Date是指Hdfs文件文本中使用Date的字符串表示形式，例如”2014-12-31″。

特别提醒：

• Hive支持的数据类型TIMESTAMP可以精确到纳秒级别，所以textfile、orcfile中TIMESTAMP存放的数据类似于”2015-08-21 22:40:47.397898389″，如果转换的类型配置为DataX的Date，转换之后会导致纳秒部分丢失，所以如果需要保留纳秒部分的数据，请配置转换类型为DataX的String类型。

3.4 按分区读取

Hive在建表的时候，可以指定分区partition，例如创建分区partition(day=”20150820″,hour=”09″)，对应的hdfs文件系统中，相应的表的目录下则会多出/20150820和/09两个目录，且/20150820是/09的父目录。

了解了分区都会列成相应的目录结构，在按照某个分区读取某个表所有数据时，则只需配置好json中path的值即可。

比如需要读取表名叫mytable01下分区day为20211025这一天的所有数据，则配置如下：

"path": "/user/hive/warehouse/mytable01/202110250/*"

FAQ

如果报java.io.IOException：Maximum column length of 100,000 exceeded in column…异常信息，说明数据源column字段长度超过了100000字符。

需要在json的reader里增加如下配置：

"csvReaderConfig":{
   "safetySwitch": false,   //单列长度不限制100000字符
   "skipEmptyRecords": false,
   "useTextQualifier": false
}