sqoop工具将数据从Hive导出到mysql中文乱码问题

本文介绍了如何通过调整SQOOP命令来避免从Hive导出数据到MySQL时的中文乱码问题,重点在于在连接字符串中添加useUnicode和characterEncoding=utf-8参数。只需在连接时添加双引号并指定字符集即可,无需修改MySQL表字段。

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sqoop工具将数据从Hive导出到mysql中文乱码问题

常用从hive导出数据到mysql的sqoop执行语句:

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://bigdata01:3306/etl \
--username root \
--password 123456 \
--table grade \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/etl.db/grade/ \
--input-fields-terminated-by "\t"

当我使用的时候遇到下数据导出到MySQL后中文字符乱码问题,中文全变成了问号????
在这里插入图片描述

当时感觉听懵的,然后就去网上找了不少的文章,特别是在mysql中修改表的字段的字符集的,都试过了。最后发现了最直接的解决方法,只需要在指定连接的时候加上双引号,并且加上编码字符集utf8就可以解决了!!
修改后的sqoop将hive数据导出到MySQL数据库的指令为:

 bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://bigdata01:3306/etl?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table grade \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/etl.db/grade/ \
--input-fields-terminated-by "\t"

在这里插入图片描述

只需要指定连接的时候加上双引号和字符集编码就可以了,不需要去修改mysql中表的字段的字符集!亲测。
希望一键三连

<think>嗯,用户想了解如何使用SqoopHive中的数据导入到MySQL。首先,我需要回顾一下Sqoop的基本用法和导出流程。根据提供的引用,特别是引用[2]、[3]、[4],用户可能需要具体的步骤和示例命令。 首先,用户可能需要确保环境已经配置好,比如Hadoop、HiveMySQLSqoop都可用。然后,Sqoop的export命令是关键。引用[2]和[3]都提到了使用export命令,指定连接参数、表名、导出路径等。需要解释每个参数的作用,比如--connect指定JDBC连接字符串,--username和--password是数据库的凭据,--table是目标表,--export-dir是Hive表在HDFS中的路径。 接下来,用户可能需要知道如何处理不同的数据格式,比如Parquet或ORC。引用[4]提到使用--hcatalog-database和--hcatalog-table来处理ORC格式的表,这比传统的--export-dir方法更方便,特别是对于分区表。需要说明这两种方法的区别和适用场景。 另外,常见问题如字段分隔符、空值处理,引用[2]和[3]中的--input-fields-terminated-by和--input-null-string参数需要解释。还有数据类型不匹配的问题,引用[5]提到NumberFormatException,可能因为MySQLHive数据类型不一致,这时候需要检查表结构,或者暂时用varchar类型来绕过问题。 用户可能还会遇到分区表的导出问题,引用[4]的示例中没有提到分区,但如果是分区表,可能需要指定具体的分区路径,或者在Hcatalog参数中处理。此外,性能优化方面,-m参数设置并行度,但要注意MySQL的负载。 需要提醒用户注意Sqoop的版本和MySQL驱动的兼容性,引用[5]提到MySQL 8.0可能有问题,可能需要调整驱动版本或参数。最后,总结步骤,从准备环境、构建命令到验证数据,确保用户能按步骤操作。</think>### Sqoop导出Hive数据MySQL分步教程 #### 一、准备工作 1. 确保Hive数据路径可访问,例如Hive Parquet表存储路径为:`/user/hive/warehouse/<db_name>.db/<table_name>` 2. MySQL中需提前创建目标表结构,字段类型与Hive表对应[^5] #### 二、基础导出命令示例 ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://mysql_host:3306/database_name \ --username mysql_user \ --password mysql_password \ --table mysql_table \ --export-dir /user/hive/warehouse/hive_db.db/hive_table \ --input-fields-terminated-by '\001' \ --input-null-string '\\N' \ --input-null-non-string '\\N' \ -m 4 ``` *参数说明:* - `--export-dir`:指定Hive表在HDFS的存储路径[^2] - `--input-fields-terminated-by`:匹配Hive表的字段分隔符(默认`\001`) - `-m`:设置MapReduce任务并行度[^3] #### 三、特殊场景处理 1. **导出ORC格式表** 使用Hcatalog接口避免路径解析问题: ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://mysql_host:3306/database_name \ --username mysql_user \ --password mysql_password \ --table mysql_table \ --hcatalog-database hive_db \ --hcatalog-table hive_table \ -m 4 ``` 此方法自动处理分区和存储格式[^4] 2. **处理分区表** 指定具体分区路径: ```bash --export-dir /user/hive/warehouse/hive_db.db/hive_table/partition_col=2023 ``` #### 四、常见问题解决 1. **数据类型不匹配** 出现`NumberFormatException`时,可临时将MySQL字段改为`VARCHAR`类型 2. **中文乱码** 在连接字符串添加编码参数: ```bash jdbc:mysql://host/db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 ``` 3. **连接超时** 添加连接参数: ```bash -Dmapreduce.map.memory.mb=4096 \ -Dsqoop.mysql.connect.timeout=60000 ``` #### 五、验证导出结果 1. 使用`select count(*) from mysql_table`验证数据量 2. 检查字段值是否包含`\N`(需处理空值情况) 3. 使用`Sqoop eval`快速验证: ```bash sqoop eval --connect jdbc:mysql://host/db \ --query "SELECT * FROM mysql_table LIMIT 5" ```
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