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引言

在数据处理与分析的领域中，数据的高效读取与传输是至关重要的环节。DataX 作为一款强大的开源离线同步工具，为我们提供了便捷的数据同步解决方案。其中，HdfsReader 插件专门用于从 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中读取数据，并且能够将其转换为 DataX 传输协议传递给 Writer 进行后续处理。本文将详细介绍 DataX HdfsReader 插件的使用方法，无论是新手小白还是经验丰富的高手，都能从中获得有价值的信息。

一、快速介绍

HdfsReader 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，它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。同时，HdfsReader 需要 Jdk1.7 及以上版本的支持。

二、功能与限制

2.1 支持的功能

1. 多种文件格式支持：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。
2. 数据读取类型丰富：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。
3. 递归与正则读取：支持递归读取、支持正则表达式（“*“和”?”）。
4. 数据压缩支持：支持 orcfile 数据压缩，目前支持 SNAPPY，ZLIB 两种压缩方式；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。
5. 并发读取：多个 File 可以支持并发读取。
6. 版本兼容性：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。
7. 认证支持：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）。

2.2 暂时的限制

1. 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，未来官方考虑支持。
2. 目前还不支持 hdfs HA。

三、配置样例

以下是一个简单的配置样例，展示了如何使用 HdfsReader 插件从 HDFS 读取数据并打印输出：

{"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}}}]}
}

四、参数说明（各个配置项值前后不允许有空格）

4.1 fileType

特别需要注意的是，HdfsReader 能够自动识别文件是 orcfile、textfile 或者还是其它类型的文件，但该项是必填项，HdfsReader 则会只读取用户配置的类型的文件，忽略路径下其他格式的文件。

另外需要注意的是，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，我们建议用户在 hive 客户端将 textfile 格式的表导成 orcfile 格式的表。

• 必选：是
• 默认值：无

4.2 column

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": ["*"]

用户可以指定 Column 字段信息，配置如下：

{"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
}

详细的参数说明请参考官网文档https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/hdfsreader/doc/hdfsreader.md

五、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 20150820 这一天的所有数据，则配置如下：

"path": "/user/hive/warehouse/mytable01/20150820/*"

六、总结

通过本文的介绍，我们详细了解了 DataX HdfsReader 插件的功能、配置方法和参数说明。无论是新手还是高手，都可以根据自己的需求灵活使用该插件进行数据读取。在实际使用过程中，需要注意插件的限制条件，如单个 File 不支持多线程并发读取和不支持 hdfs HA 等。同时，对于复杂复合类型的数据，建议配置统一的文件格式以避免解析结果的差异。希望本文能够帮助你快速上手 DataX HdfsReader 插件，提高数据处理与分析的效率。