Datax写入parquet类型的hive表时处理timestamp类型字段的方法
一、概述
1、 hive中的Timestamp
Hive在0.8的版本后开始支持Timestamp的格式。Hive在储存时间戳的时候会先把时间转成UTC的时间，然后再把转换后的时间存储到Parquet文件中。在读取Parquet文件的时候Hive会把时间从UTC时间再转化回成本地的时间。这样的话，如果存和读取都是用Hive的话，时间不会有任何的问题。上述说的是用Parquet文件来存取时间格式流程，如果是存成普通的文本文件的话，存取都不会进行任何时间的转换。
2、Parquet中的Timestamp
Parquet文件格式是当前Hadoop生态中最流行的列式存储格式。Parquet支持的类型有BOOLEAN、INT32、INT64、INT96、FLOAT、DOUBLE、BYTE_ARRAY，所以Timestamp其实是一种逻辑类型。由于Impala存储的时间精度达到纳秒的级别，所以在Parquet文件中用INT96来存储时间。其他的数据处理引擎也跟进该精度，所以也用INT96来存储，但是在时区兼容性方面做得并不好。
二、parquet格式的hive中timestamp字段问题
在datax中如果我们直接用group.append(columns.get(i).getString(Key.NAME),dataFormat.format(column.asDate()),在使用xshell读取时会报如下错误：
对于parquet类型文件的时间戳逻辑类型（注释为int96），这种时间戳编码（int96）似乎很少见，而且不受支持。再了解Parquet的timestamp存储原理后，这个问题就好解决了，保存为Int96的时间戳由一天中的纳秒组成。
明确地：messagetype模式中的列使用哪种 Parquet类型？我们应该使用基元类型primitivetypename.int96。
Types.MessageTypeBuilder mtb = Types.buildMessage();
for(Configuration eachColumnConf : columns) {
SupportHiveDataType columnType = SupportHiveDataType.valueOf(eachColumnConf.getString(Key.Type).toUpperCase());
switch(columnType) {
...
case TIMESTAMP:
case DATE:
mtb.optional(PrimitiveType.PrimitiveTypeName.INT96).named(eachColumnConf.getString(Key.NAME))
break;
...}
在存入时，需要将值进行转换
group.append(columns.get(i).getString(Key.NAME),dataFormat.format(column.asDate())
用spark sql中的这段代码作为参考，终于找到了答案
String value = "2019-02-13 13:35:05";
final long NANOS_PER_HOUR = TimeUnit.HOURS.toNanos(1);
final long NANOS_PER_MINUTE = TimeUnit.MINUTES.toNanos(1);
final long NANOS_PER_SECOND = TimeUnit.SECONDS.toNanos(1);
// Parse date
SimpleDateFormat parser = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
Calendar cal = Calendar.getInstance(TimeZone.getTimeZone("UTC"));
cal.setTime(parser.parse(value));
// Calculate Julian days and nanoseconds in the day
LocalDate dt = LocalDate.of(cal.get(Calendar.YEAR), cal.get(Calendar.MONTH)+1, cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH));
int julianDays = (int) JulianFields.JULIAN_DAY.getFrom(dt);
long nanos = (cal.get(Calendar.HOUR_OF_DAY) * NANOS_PER_HOUR)
+ (cal.get(Calendar.MINUTE) * NANOS_PER_MINUTE)
+ (cal.get(Calendar.SECOND) * NANOS_PER_SECOND);
// Write INT96 timestamp
byte[] timestampBuffer = new byte[12];
ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(timestampBuffer);
buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN).putLong(nanos).putInt(julianDays);
// This is the properly encoded INT96 timestamp
Binary tsValue = Binary.fromReusedByteArray(timestampBuffer);
即将需要存储的时间先转换为Binary类型再存储到parquet，hive读取时再自动转换为Timestamp，问题解决。
