大概步骤：

连接oracle，创建一个dataframe用来接收从oracle里面读取的数据。

将dataframe的数据写入临时表。

用hiveContext.sql语句将数据写入hive里面。

这个程序其实对于学了spark的人来说很简单，直接上代码吧：

    package com.ctbri.cgs.oracle2Hive

    import org.apache.spark.sql.SparkSession

    import org.apache.spark.sql.types._

    import java.util.Properties

    import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

    import org.apache.spark.sql.functions._

    object App {

      def main(args: Array[String]):Unit = {

      //创建一个sparkcontext对象，用enableHiveSupport获取了对HIVE的支持

            val spark = SparkSession

            .builder()

            .appName("Oracle2Hive")

            .master("local")

            .config("spark.port.maxRetries","128")

            .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat",true)

            .enableHiveSupport()

            .getOrCreate()

            //连接oracle

            val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").options(

            Map(

            "driver" -> "oracle.jdbc.driver.OracleDriver",

            "url" -> "url路径",

            "user" -> "username",

            "password" -> "password",

            "dbtable" -> "要导出的数据表名"

            )).load()

            //需要转换的列名

            val colName = ArrayBuffer[String]()

            val schema = jdbcDF.schema.foreach(s => {

              if (s.dataType.equals(DecimalType(38, 10)) || s.dataType.equals(DecimalType(4, 0))) {

                colName += s.name

              }

            })

            //字段类型转换

            var df_int = jdbcDF

            colName.foreach(name => {

              df_int = df_int.withColumn(name, col(name).cast(IntegerType))

            })

            //创建临时表

            jdbcDF.createOrReplaceTempView("records")

            spark.sql("use 库名")

            spark.sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict")

            jdbcDF.write.mode("overwrite").saveAsTable("表名")

            }

    }

其中需要注意的就是，我第一次写的时候，没有进行字段类型的转换，导致数据可以导入，在hive里面也可以查看表属性，但是无法查出具体数据，原因就是spark导入的时候，将oracle的number类型转换成了decimal类型，导致无法查看，其他诸如data，char等都是成功的，进行一下类型转换就可以了。

作者：大数据首席数据师
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