sparksql写入表中,bigint类型显示null

Posted 2023-04-21

在 SQL 中，NULL 表示“未知”。也就是说，NULL 值表示的是“未知”的值。

NULL = 未知；

在大多数数据库中，NULl 和空字符串是有区别的。

但并不是所有数据库都这样，例如，Oracle 就不支持空字符串，它会把空字符串自动转成 NULL 值。

在其他大多数数据库里，NULL 值和字符串的处理方式是不一样的：

空字符（""）串虽然表示“没有值”，但这个值是已知的。

NULL 表示 “未知值”，这个值是未知的。 参考技术A 我的Hive桌上有一些 NULL 我需要过滤掉的值。但是当我运行类似的查询时 "x IS NOT NULL" , "x != NULL" , "x <> NULL" ，他们都没有工作。经过一段时间的搜索，我发现我必须告诉配置单元解析器处理 NULL 属性指定的值 serialization.null.format .
我要知道我能把这个放在哪里。
我可以打电话给警察吗 setConf 上的函数 Hive Context 当我开始的时候 SparkSQL ?

spark利用sparkSQL将数据写入hive两种通用方式实现及比较

1.写在前面

在利用spark计算引擎将kafka或其他源数据组件的数据入hive形成数仓的过程中有两种方式，一种方式是利用spark Rdd的API将数据写入hdfs形成hdfs文件，之后再将文件和hdfs文件和hive表做加载映射。第二种方式是利用sparkSQL将获取的数据Rdd转换成dataFrame，再将dataFrame写成缓存表，最后利用sparkSQL直接插入hive表中。这两种方式各有各自的优点。但大多数开发者更倾向于后者一次编码一步到位的方式。而对于利用sparkSQL写hive表官方有两种常见的API，第一种是利用JavaBean做映射，第二种是利用StructType创建Schema做映射，下面根据代码来分析这两种API 。

2.样例数据

原始数据：
tom,1
jim,2
lily,3
lucy,4
写入hive数据
字段 : word num
值 : tom 1
jim 2
lily 3
lucy 4

3.JavaBean做映射方式

	    String hiveTableColumns = "word,num";
            dStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {
                @Override
                public void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {
                    JavaRDD<TestBean> beanJavaRDD = rdd.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<String>, TestBean>() {
                        @Override
                        public Iterable<TestBean> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
                            List<TestBean> beans = new ArrayList<>();
                            while (iterator.hasNext()){
                                String message = iterator.next().toString();
                                TestBean bean = new TestBean();
                                bean.setWord(message.split(",",-1)[0]);
                                bean.setNum(message.split(",",-1)[1]);
                                beans.add(bean);
                            }
                            return beans;
                        }
                    });

                    DataFrame dataFrame = session.createDataFrame(beanJavaRDD, TestBean.class);
                    dataFrame.registerTempTable("temp_test");

                    session.sql("insert into test partition(create_time_p=" + new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date())
                            + ") select " + hiveTableColumns + " from temp_test");
                }
            });

public class TestBean implements Serializable {
    private String word;
    private String num;

    public String getWord() {
        return word;
    }

    public void setWord(String word) {
        this.word = word;
    }

    public String getNum() {
        return num;
    }

    public void setNum(String num) {
        this.num = num;
    }
}

3.利用StructType创建Schema做映射方式

	    String hiveTableColumns = "word,num";
            dStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {
                @Override
                public void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {
                    JavaRDD<Row> rowJavaRDD = rdd.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<String>, Row>() {
                        @Override
                        public Iterable<Row> call(Iterator<String> iterator) throws Exception {
                            List<Row> rowList = new ArrayList<>();
                            while (iterator.hasNext()){
                                String message = iterator.next().toString();
                                rowList.add(RowFactory.create(message.split(",", -1)));

                            }
                            return rowList;
                        }
                    });

                    DataFrame dataFrame = session.createDataFrame(rowJavaRDD, getSchema(hiveTableColumns.split(",",-1)));
                    dataFrame.registerTempTable("temp_test");

                    session.sql("insert into " + databaseAndTableName + " partition(create_time_p=" + new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date())
                            + ") select " + hiveTableColumns + " from temp_test");
                }
            });

      public static StructType getSchema(String[] columns) {
        List<StructField> schemaFields = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < columns.length - 1; i++) {
            schemaFields.add(DataTypes.createStructField(columns[i], DataTypes.StringType, true));
        }
        return DataTypes.createStructType(schemaFields);
    }

4.对比这两种方式

这两种方式实现方式都相对简单，也比较简洁。对于很多大数据初学者可能首先会想到第一种方式。但是第一种方式不具备通用性，也就是新增一种类型数据。又需要新建bean,然后这里JavaRDD<TestBean> beanJavaRDD需要动态，这里DataFrame dataFrame = session.createDataFrame(beanJavaRDD, TestBean.class);也比较麻烦。最后发现根本无法通用多种类型的数据，如果数据有几百种类，这种方式就不够通用，每一类数据都需要对应的程序。而第二种方式就可以通用了，只需要将数据的字段抽取配置，一个类是可以兼容无论多少种数据的。所以在开发过程中还是推荐第二种方式。但是第一种方式也有自己的优点，不会出现字段与值对应错乱的问题。而第二种方式可能稍不小心会出现字段与值错乱的问题。