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2021-11-11 15:10:31
场景:
sqoop将mysql的一张表导入到hive中,发现以前is null的字段导入到hive的时候,被转换为了字符串’NULL’或’null’。
例:
sqoop import -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true
–connect jdbc:mysql://(IP地址):3306/interface
–username root
–password root
–split-by id
–target-dir /user/hive/warehouse/cfdp.db/etl_test1
–delete-target-dir
–fields-terminated-by “\t”
–query “select *,now() as sync_date from etl_test1 where $CONDITIONS”示例是使用第二种解决方案进行解决的此问题
解决方案:
提供两种方法解决数据库中的字段值为NULl导入到HIVE中后变成空字符串的方法,使用以下方法可以保障在mysql中存储的是NULL,导入到HIVE表后也是NULL
一. 直接修改hive表的属性,让hive表中为空的值显示为NULL
alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES(‘serialization.null.format’ = ‘’);
${table_name}填写你实际的hive表名使用限制: 若原始数据中有本身为空的值在HIVE表中也会显示为NULL。根据HIVE的设计原理,这是不可避免的情况,在HIVE中必须要指定一种方式来表示NULL值,若空值需要存储,则根据情况修改为其他的存储格式
二. 添加sqoop参数
添加以下参数:
--null-string '\\N' \ --null-non-string '\\N' \
根据示例中原语句修改如下:
sqoop import -Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true
–connect jdbc:mysql://(IP地址):3306/interface
–username root
–password root
–split-by id
–target-dir /user/hive/warehouse/cfdp.db/etl_test1
–delete-target-dir
–null-string ‘\N’
–null-non-string ‘\N’
–fields-terminated-by “\t”
–query “select *,now() as sync_date from etl_test1 where $CONDITIONS”使用限制: 导入的hive目标表需要提前建好,sqoop的方式是设定了’\N’来表示NULL值,若本身源数据中存了’\N’,则不能使用"\N"来代替NULL,需要修改–null-string,–null-non-string,以及serialization.null.format的值为其他代替值
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java map中的null值处理
2019-11-07 23:51:25Mybatis返回HashMap时,某个字段值为null时,key消失的问题 如何将map中的null批量转换成“” SerializerFeature 中的配置含义 GsonBuilder方法解释 Mybatis返回HashMap时,某个字段值为null时,key消失的问题 在...目录
Mybatis返回HashMap时,某个字段值为null时,key消失的问题
Mybatis返回HashMap时,某个字段值为null时,key消失的问题
在mybatisConfig.xml文件中设置
<configuration> <settings> <!--解决,查询返回结果含null没有对应字段值问题--> <setting name="callSettersOnNulls" value="true"/> </settings> </configuration>
springboot待实现
如何将map中的null批量转换成“”
继承ObjectMapper类,重新序列化逻辑 package com.anran.projectmanage.util; import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider; import java.io.IOException; public class JsonDealUtils extends ObjectMapper { public JsonDealUtils() { super(); this.getSerializerProvider().setNullValueSerializer(new JsonSerializer<Object>() { @Override public void serialize(Object arg0, JsonGenerator arg1, SerializerProvider arg2) throws IOException, JsonProcessingException { arg1.writeString(""); } }); } }
使用方式 List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>(); Map<String,Object> map = new HashMap<>(); map.put("name", null); map.put("age", null); Map<String,Object> map1 = new HashMap<>(); map1.put("name", "anran"); map1.put("age", null); list.add(map); list.add(map1); ObjectMapper s = new JsonDealUtils(); try { return s.writeValueAsString(list); } catch (JsonProcessingException e) { e.printStackTrace(); return null; }
运行结果:
SerializerFeature 中的配置含义
package com.alibaba.fastjson.serializer; /** * @author wenshao<szujobs@hotmail.com> */ public enum SerializerFeature { QuoteFieldNames,//输出key时是否使用双引号,默认为true /** * */ UseSingleQuotes,//使用单引号而不是双引号,默认为false /** * */ WriteMapNullValue,//是否输出值为null的字段,默认为false /** * */ WriteEnumUsingToString,//Enum输出name()或者original,默认为false /** * */ UseISO8601DateFormat,//Date使用ISO8601格式输出,默认为false /** * @since 1.1 */ WriteNullListAsEmpty,//List字段如果为null,输出为[],而非null /** * @since 1.1 */ WriteNullStringAsEmpty,//字符类型字段如果为null,输出为"",而非null /** * @since 1.1 */ WriteNullNumberAsZero,//数值字段如果为null,输出为0,而非null /** * @since 1.1 */ WriteNullBooleanAsFalse,//Boolean字段如果为null,输出为false,而非null /** * @since 1.1 */ SkipTransientField,//如果是true,类中的Get方法对应的Field是transient,序列化时将会被忽略。默认为true /** * @since 1.1 */ SortField,//按字段名称排序后输出。默认为false /** * @since 1.1.1 */ @Deprecated WriteTabAsSpecial,//把\t做转义输出,默认为false /** * @since 1.1.2 */ PrettyFormat,//结果是否格式化,默认为false /** * @since 1.1.2 */ WriteClassName,//序列化时写入类型信息,默认为false。反序列化是需用到 /** * @since 1.1.6 */ DisableCircularReferenceDetect,//消除对同一对象循环引用的问题,默认为false /** * @since 1.1.9 */ WriteSlashAsSpecial,//对斜杠'/'进行转义 /** * @since 1.1.10 */ BrowserCompatible,//将中文都会序列化为\uXXXX格式,字节数会多一些,但是能兼容IE 6,默认为false /** * @since 1.1.14 */ WriteDateUseDateFormat,//全局修改日期格式,默认为false。JSON.DEFFAULT_DATE_FORMAT = "yyyy-MM-dd";JSON.toJSONString(obj, SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat); /** * @since 1.1.15 */ NotWriteRootClassName,//暂不知,求告知 /** * @since 1.1.19 */ DisableCheckSpecialChar,//一个对象的字符串属性中如果有特殊字符如双引号,将会在转成json时带有反斜杠转移符。如果不需要转义,可以使用这个属性。默认为false /** * @since 1.1.35 */ BeanToArray //暂不知,求告知 ; private SerializerFeature(){ mask = (1 << ordinal()); } private final int mask; public final int getMask() { return mask; } public static boolean isEnabled(int features, SerializerFeature feature) { return (features & feature.getMask()) != 0; } public static int config(int features, SerializerFeature feature, boolean state) { if (state) { features |= feature.getMask(); } else { features &= ~feature.getMask(); } return features; } }
GsonBuilder方法解释
setFieldNamingPolicy 设置序列字段的命名策略(UPPER_CAMEL_CASE,UPPER_CAMEL_CASE_WITH_SPACES,LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES,LOWER_CASE_WITH_DASHES) addDeserializationExclusionStrategy 设置反序列化时字段采用策略ExclusionStrategy,如反序列化时不要某字段,当然可以采用@Expore代替。 excludeFieldsWithoutExposeAnnotation 设置没有@Expore则不序列化和反序列化 addSerializationExclusionStrategy 设置序列化时字段采用策略,如序列化时不要某字段,当然可以采用@Expore代替。 registerTypeAdapter 为某特定对象设置固定的序列和反序列方式,实现JsonSerializer和JsonDeserializer接口 setFieldNamingStrategy 设置字段序列和反序列时名称显示,也可以通过@Serializer代替 setPrettyPrinting 设置gson转换后的字符串为一个比较好看的字符串 setDateFormat 设置默认Date解析时对应的format格式
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[GBase 8s 教程]GBase 8s NULL值处理
2020-05-13 11:09:27NULL 值与任何其它值的比较(即使是 NULL)永远返回 NULL,即 NULL = NULL 返回 NULL 为了处理这种情况,GBase 8s提供了以下两种运算符: IS NULL: 当列的值是 NULL,此运算符返回 true。 IS NOT NULL: 当列的值不为 ...NULL 值代表遗漏的未知数据。使用 SQL SELECT 命令及 WHERE 子句来读取数据表中的数据, 但是当提供的查询条件字段为 NULL 时,该命令可能就无法正常工作。
NULL 值与任何其它值的比较(即使是 NULL)永远返回 NULL,即 NULL = NULL 返回 NULL
为了处理这种情况,GBase 8s提供了以下两种运算符:- IS NULL: 当列的值是 NULL,此运算符返回 true。
- IS NOT NULL: 当列的值不为 NULL, 运算符返回 true。
语法
当创建表时,NULL 的基本语法如下:CREATE TABLE tabname ( colname1 datatype NOT NULL, colname2 datatype NULL, ... );
这里,NOT NULL 表示强制字段始终包含值。这意味着,如果不向字段添加值,就无法插入新记录或者更新记录。
具有 NULL 值的字段(字段默认允许为NULL)表示在创建记录时可以留空。实例
创建 COMPANY 表,数据内容如下:DROP TABLE IF EXISTS COMPANY; CREATE TABLE COMPANY( ID SERIAL PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(40) NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY DECIMAL(10,2), JOIN_DATE DATE DEFAULT TODAY ); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '李雷', 37, '北京', 20000.00,'2005-05-13'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '韩梅梅', 35, '天津', 16000.00, '2007-12-18'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '林涛', 36, '上海', 25000.00, '2006-01-04'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '魏华', 36, '西安', 15000.00, '2007-08-30'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '露茜', 34, '伦敦', 22000.00, '2008-08-08'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '莉莉', 34, '伦敦', 22000.00, '2008-08-08'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '吉姆', 35, '华盛顿', 16000.00, '2010-12-13'); INSERT INTO COMPANY VALUES (0, '汤姆', 36, '渥太华', 21000.00, '2010-04-30');
接下来我们用 UPDATE 语句把几个可设置为空的字段设置为 NULL :
UPDATE COMPANY SET ADDRESS = NULL, SALARY = NULL where ID IN(6,7);
现在 COMPANY 表长这样:
id name age address salary join_date 1 李雷 37 北京 20000.00 2005-05-13 2 韩梅梅 35 天津 16000.00 2007-12-18 3 林涛 36 上海 25000.00 2006-01-04 4 魏华 36 西安 15000.00 2007-08-30 5 露茜 34 伦敦 22000.00 2008-08-08 6 莉莉 34 2008-08-08 7 吉姆 35 2010-12-13 8 汤姆 36 渥太华 21000.00 2010-04-30 IS NOT NULL
现在,我们用 IS NOT NULL 操作符把所有 SALARY(薪资) 值不为空的记录列出来:
SELECT * FROM COMPANY WHERE SALARY IS NOT NULL;
得到结果如下:
id name age address salary join_date 1 李雷 37 北京 20000.00 2005-05-13 2 韩梅梅 35 天津 16000.00 2007-12-18 3 林涛 36 上海 25000.00 2006-01-04 4 魏华 36 西安 15000.00 2007-08-30 5 露茜 34 伦敦 22000.00 2008-08-08 8 汤姆 36 渥太华 21000.00 2010-04-30 IS NULL
IS NULL 用来查找为 NULL 值的字段。
下面是 IS NULL 操作符的用法,列出 SALARY(薪资) 值为空的记录:SELECT * FROM COMPANY WHERE SALARY IS NULL;
得到结果如下:
id name age address salary join_date 6 莉莉 34 2008-08-08 7 吉姆 35 2010-12-13 处理NULL值的函数NVL(), NVL2()
在查询数据时,NULL 值可能会导致一些问题,因为一个未知的值去与其他任何值比较,结果永远是未知的。
你不能使用 = NULL 或 != NULL 在列中查找 NULL 值,也无法比较 NULL 和 0、 NULL 和 ‘’,因为它们是不等价的。
比如:查询SALARY字段大于等于0的记录SELECT ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY,JOIN_DATE FROM COMPANY WHERE SALARY >= 0;
得到的结果如下:
id name age address salary join_date 1 李雷 37 北京 20000.00 2005-05-13 2 韩梅梅 35 天津 16000.00 2007-12-18 3 林涛 36 上海 25000.00 2006-01-04 4 魏华 36 西安 15000.00 2007-08-30 5 露茜 34 伦敦 22000.00 2008-08-08 8 汤姆 36 渥太华 21000.00 2010-04-30 结果中去除了NULL值。
如果我们需要将NULL值字段参与计算,则需要使用到NULL值处理函数
以下对字段SALARY进行NULL值处理,为NULL时取0,两个函数(NVL(),NVL2())处理SELECT ID,NAME,SALARY,NVL(SALARY,0) + 500 as NVL_SALARY, NVL2(SALARY,SALARY,0) + 700 AS NVL2_SALARY FROM COMPANY;
得到的结果如下:
id name salary nvl_salary nvl2_salary 1 李雷 20000.00 20500.00 20700.00 2 韩梅梅 16000.00 16500.00 16700.00 3 林涛 25000.00 25500.00 25700.00 4 魏华 15000.00 15500.00 15700.00 5 露茜 22000.00 22500.00 22700.00 6 莉莉 500.00 700.00 7 吉姆 500.00 700.00 8 汤姆 21000.00 21500.00 21700.00 NULL值排序
默认的字段排序中,NULL字段将排在最前面,即NULLS FIRST。
以下在按字段SALARY 正向排序:SELECT * FROM COMPANY ORDER BY salary ASC;
得到的结果如下,NULL值在前
id name age address salary join_date 7 吉姆 35 2010-12-13 6 莉莉 34 2008-08-08 4 魏华 36 西安 15000.00 2007-08-30 2 韩梅梅 35 天津 16000.00 2007-12-18 1 李雷 37 北京 20000.00 2005-05-13 8 汤姆 36 渥太华 21000.00 2010-04-30 5 露茜 34 伦敦 22000.00 2008-08-08 3 林涛 36 上海 25000.00 2006-01-04 不同的数据库管理系统上对于NULL值排序不同,需要注意。
NULL值排序时,可以显示的指明NULL值在前还是在后,语法如下:SELECT colname1 [,colname2 ...] FROM tabname ORDER BY colname1 [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST];
以下指下NULL值在后
SELECT * FROM COMPANY ORDER BY salary DESC NULLS LAST;
得到的结果如下,NULL值在后
id name age address salary join_date 3 林涛 36 上海 25000.00 2006-01-04 5 露茜 34 伦敦 22000.00 2008-08-08 8 汤姆 36 渥太华 21000.00 2010-04-30 1 李雷 37 北京 20000.00 2005-05-13 2 韩梅梅 35 天津 16000.00 2007-12-18 4 魏华 36 西安 15000.00 2007-08-30 7 吉姆 35 2010-12-13 6 莉莉 34 2008-08-08 -
Hive表中的NULL值处理
2020-12-21 00:00:041 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('... -- 修改表的NULL值属性sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\...1 MySQL 到 Hive 表的sqoop任务把 原本的NULL 变成字符串 ‘null’ 了
alter table ${table_name} SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\\N'); -- 修改表的NULL值属性
sqoop代码最后面加上 --null-string '\\N' --null-non-string '\\N'
2. 特殊符号 \001
Hive默认的分隔符是\001,属于不可见字符,这个字符在vi里是^A
可以作为hive表的分隔符,避免tab等常用输入引起的错行。
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