SpringBoot+MyBatis 批量插入百万数据到Hive数据库

本文将介绍如何使用 SpringBoot 和 MyBatis 将百万数据批量插入 Hive 数据库，并提供代码示例和详细步骤，帮助开发者快速高效地进行数据处理。

1. 添加依赖

首先需要在 pom.xml 中添加相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
    <version>2.3.9</version>
</dependency>

2. 配置数据源

在 application.yml 中配置 MyBatis 和 Hive 的数据源：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:hive2://localhost:10000/default
    username: hive
    password: hive
    driver-class-name: org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml

3. 定义 SQL 语句

在 mapper 文件中定义新增数据的 SQL 语句，例如：

<insert id="batchInsertData">
    insert into table_name (id, name, age) values
    <foreach collection="list" item="item" separator=",">
        ('${item.id}', '${item.name}', '${item.age}')
    </foreach>
</insert>

4. 编写批量新增数据方法

在 service 中编写批量新增数据的方法，例如：

@Service
public class DataService {
    @Autowired
    private DataMapper dataMapper;

    public void batchInsertData(List<Data> dataList) {
        int batchSize = 1000;
        int totalCount = dataList.size();
        int batchCount = totalCount / batchSize + (totalCount % batchSize == 0 ? 0 : 1);

        for (int i = 0; i < batchCount; i++) {
            int startIndex = i * batchSize;
            int endIndex = Math.min((i + 1) * batchSize, totalCount);

            List<Data> subList = dataList.subList(startIndex, endIndex);
            dataMapper.batchInsertData(subList);
        }
    }
}

5. 调用批量新增数据方法

在 Controller 中调用批量新增数据方法：

@RestController
public class DataController {
    @Autowired
    private DataService dataService;

    @PostMapping("/data/batchInsert")
    public String batchInsertData() {
        List<Data> dataList = new ArrayList<>();
        // 初始化数据
        ...
        dataService.batchInsertData(dataList);
        return "success";
    }
}

6. 运行程序

运行程序后，访问 http://localhost:8080/data/batchInsert 即可批量新增数据到 Hive 数据库中。

注意:

上述代码示例仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。
批量插入数据的最佳批次大小需要根据实际情况进行测试和优化。
建议在生产环境中使用异步线程池来进行批量插入操作，以提高程序性能。
为了保证数据一致性，建议使用事务来进行批量插入操作。
为了提升效率，可以使用 Hive 的 ORC 或 Parquet 格式来存储数据。