背景

上次分享了《Dolphinscheduler配置Datax踩坑记录》，后有小伙伴私信问我说，在交换数据时，遇到hive分区表总是报错。结合实践案例的常见问题，我再记录一下datax读取hive分区表自定义配置的注意事项。

注意事项一：分区时间

在dolphinscheduler中是可以通过自定义参数设置指定分区时间的，时间声明格式为

$[yyyyMMddHHmmss] 注意是中括弧
可以根据需求分解成 $[yyyyMMdd]
或 $[HHmmss]
也可以根据日期格式调整为$[yyyy-MM-dd]
也可以通过"+“、”-" 设置偏移量

在这里插入图片描述

代码中的变量名传参格式为：${变量名}
- 例如 ${statisdate}
- 注意是花括弧

注意事项二：分区目录

我们知道hive表是以文件的形式存储在HDFS中的，同时在读取hive表的配置脚本也是采用的"hdfsreader"。查看hdfs，我们可以看到分区表的文件目录名称不只是日期，而是分区字段和日的组合：“statis_date=2022-06-27”。
在这里插入图片描述

所以在脚本中reader我们这样配置：

                "reader": {
                    "name": "hdfsreader",
                    "parameter": {
                        "column": [
                            {"index": 0,
                                "name": "ord_item_id", 
                                "type": "string"
                            },
                            {"index": 1,
                                "name": "ord_id", 
                                "type": "string"
                            },
                            { "name": "statis_date", 
                                "type": "string",
                                "value":"${statisdate}"
                            }
                        ], 
                        "defaultFS": "hdfs://hdfsnameservice",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "fieldDelimiter": ",",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/hivedw/ord_ads.db/t_ads_test_ord_table/statis_date=${statisdate}"
                    }
                }

注意事项三：HDFS高可用（HA）

如上配置脚本中，当hdfs配置多台namenode采取高可用机制时，defaultFS地址可以直接配置成服务名称，但是要想让datax识别该名称地址，还需要将hdfs-site.xml和core-site.xml文件拷贝到hdfsreader-0.0.1-SNAPSHOT.jar中。
可以有两种方式：

一种可以将这两个文件放入源码的resources中，然后重新打包生成jar；
另一种方式是将安装文件下的jar拷贝出来，通过7zip等压缩文件查看器打开，将hdfs-site.xml和core-site.xml文件复制到jar包中

然后将原jar包备份，将新jar复制到原安装目录/datax/plugin/reader/hdfsreader下。

注意事项四：_SUCCESS文件

我们通过sparksql任务写入分区表数据后，在分区目录下会产生一个"_SUCCESS"文件
在这里插入图片描述
该文件没有数据，也不符合datax解析的格式，所以在调度任务运行时会提示异常：

ERROR HdfsReader$Job - 检查文件[hdfs://hdfsnameservice/hivedw/ord_ads.db/t_ads_test_ord_table/statis_date=2022-06-27/_SUCCESS]类型失败，目前支持ORC,SEQUENCE,RCFile,TEXT,CSV五种格式的文件,请检查您文件类型和文件是否正确。
Caused by: java.lang.IndexOutOfBoundsException: null

这个问题需要通过修改datax源码，跳过_SUCCESS文件，并重新打包hdfsreader-0.0.1-SNAPSHOT.jar。
修改com.alibaba.datax.plugin.reader.hdfsreader.DFSUtil类，~~对目录下的文件进行简单的判断，如果是"_SUCCESS"则跳过。~~
（7月1日测试任务又遇到分区目录空文件的问题，所以综合这两个问题，在注意事项五中，对源码一起修改，跳过空文件）
在这里插入图片描述
通过maven重新打包，因为hdfsreader模块依赖较多，单独打包可能会报错，可以直接对整个工程（datax-all）打包。

打包后，在target目录下找到hdfsreader-0.0.1-SNAPSHOT.jar对安装文件替换。（替换前注意上一条提到的hdfs-site.xml和core-site.xml文件是否被打进包里）
在这里插入图片描述
重新调度后，通过Dolphinscheduler任务实例日志我们可看到_SUCCESS文件被跳过了

注意事项五：空文件

除了上面的_SUCCESS文件，在实际开发过程中，sparlsql在reduce过程中在目录下会产生空的文件，datax同样会报错。
在这里插入图片描述

因此我们可以在上游任务对这种小文件进行处理，这里我们增加spark参数如下：

--开启调整partition功能,更好利用单个executor的性能，还能缓解小文件问题
set spark.sql.adaptive.enabled = true;
--防止分区过少而影响性能
set spark.sql.adaptive.minNumPostShufflePartitions = 4;

同时，为了保险起见，还可以通过datax的源码修改，避免文件为空的问题，（注意事项四中的_success文件也是因为文件为空，所以我们用一个通用逻辑一起解决）
在这里插入图片描述
然后按照注意事项四的步骤重新打包生成hdfsreader-0.0.1-SNAPSHOT.jar文件。
任务运行后可以看到_SUCCESS文件同样可以跳过。