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在前两篇文章上，我们详细介绍了在大数据实际场景下如何用datax去进行导入数据的场景，我么不难发现主要分为了3步，即创建hive的目标表，配置datax的jdbc文件，在通过datax.py去进行导入。相比于datax，sqoop省略了创建了目标表的步骤，更为简略。那么就来介绍一下实际应用的过程。一、环境准备1.1 安装 Sqoop# 下载 Sqoop 1.4.7ln -s /opt/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 /opt/sqoop # 创建软链接# 配置环境变量。

介绍如何将流式数据从kafka导入到spark

详细介绍了大数据应用场景中datax的动态传参和自动更新机制，包含代码以及一些重要地方，在注释中标注。

关于数据导入的datax篇，后续会继续更新。