使用sqoop将hive数据导入mysql实例

1.环境配置

CentOS6.5
hadoop2.2
jdk1.7.0
sqoop1.4.4
zookeeper3.4.5
Mysql 14.14

2.在mysql上创建表

先按照需求在mysql上创建表

CREATE DATABASE demo;
USE demo;
DROP TABLE IF EXISTS task2;
CREATE TABLE task2(
month TINYINT,
area VARCHAR(30),
amount BIGINT unsigned
)DEFAULT CHARSET=utf8;

hive中创建的表字段要与mysql表字段一致

### 将Hive中的数据导入MySQL 为了实现从HiveMySQL数据迁移,通常采用两种主要方法之一:通过Sqoop导出工具或是借助于中间文件作为桥梁。前者更为直接高效。 #### 使用 Sqoop 导出 Hive 数据MySQL使用 Sqoop 进行操作时,命令结构如下所示: ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://<mysql_host>:<port>/<database> \ --username <user_name> \ -P \ --table <destination_table> \ --export-dir /path/to/hive/data/in/hdfs \ --input-fields-terminated-by '\001' ``` 此命令会连接指定的 MySQL 实例创建目标表(如果不存在),随后读取 HDFS 中存储路径下的 Hive数据按照字段分隔符将其写入 MySQL 的相应表格内[^1]。 对于更复杂的场景,比如需要转换某些列名或调整数据类型,则可以在上述基础上增加 `--map-column-hive` 和其他参数来满足特定需求。 另外值得注意的是,在执行此类任务前应当确保源端 Hive 表已经成功加载所需处理的数据集,且这些数据位于默认仓库位置或其他可访问的位置上。 #### 利用临时文件间接传输 另一种方式涉及先将 Hive 查询结果保存成外部文件形式,再利用 LOAD DATA INFILE SQL 语句载入 MySQL。具体步骤包括但不限于编写一段 MapReduce 或 Spark 应用来抽取 Hive 记录存盘;接着修改该文件使之符合 CSV 等标准格式以便被关系型数据库识别解析;最后运用批量插入机制完成最终目的[^2]。 然而这种方法相对繁琐一些,除非有特殊原因一般不推荐优先考虑这种方式。
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