sqoop实战练习

HIVE&Flume&Sqoop综合练习 Hive存储的数据量大,在查询数据的时候,通常没有索引,需要扫描整个表;当然这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到 超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出并行的优势。Hive对数据更新不友好;RDBMS支持频繁、快速数据更新Hive是针对数据仓库应用设计的,数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive中不建议对 数据的改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的。RDBMS使用自己的执行引擎 Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。 阅读详情
  1. 安装,不必多说,上次服务器,解压即可
  2. 操作数据库需导入支持jar包,eg:本次操作mysql,把mysql的jar包放到lib文件夹中
  3. 测试sqoop与mysql是否互通测试数据库连接
    测试数据库连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hdp20-04:3306/app --username root --password root
  4. sqoop导入导出命令
/**  将mysql的表导入 hdfs **/
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-04:3306/userdb \
--username root \
--password root \
--target-dir \
/sqooptest \
--fields-terminated-by ',' \
--table emp \
--split-by id \
--m 2



/**  将mysql的表导入 hive **/
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-04:3306/userdb \
--username root \
--password root \
--hive-import \
--fields-terminated-by ',' \
--table emp \
--split-by id \
--m 2

/**  将mysql的表的增量数据导入 hdfs **/
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-04:3306/userdb \
--target-dir /sqooptest  \
--username root \
--password root \
--table emp \
--m 1 \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 1205

/**  将hdfs的文件数据导出到mysql **/
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hdp-04:3306/userdb \
--username root \
--password root \
--input-fields-terminated-by ',' \
--table emp \
--export-dir /sqooptest/


/**  将hive的表数据(hdfs的文件)导出到mysql **/
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hdp-04:3306/userdb \
--username root \
--password root \
--input-fields-terminated-by ',' \
--table t_from_hive \
--export-dir /user/hive/warehouse/t_a/


--TODO  -----
将app数据仓库中的 日新用户维度统计报表:dim_user_new_day  导出到mysql的表中去

-- 1 在mysql中建库建表
create database app;
create table dim_user_new_day(
os_name varchar(20),city varchar(20),release_channel varchar(20),app_ver_name varchar(20),cnts int,dt varchar(20)
);

--注意:将库和表的编码集改成utf8,命令如下:
修改库的编码:
mysql> alter database db_name character set utf8;
修改表的编码:
mysql> ALTER TABLE table_name CONVERT TO CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 


-- 2 用sqoop将hive中的 dim_user_new_day 中的指定日分区的数据导出到mysql 的dim_user_new_day
#!/bin/bash
day=`date -d '-1 day' +'%Y-%m-%d'`

/root/apps/sqoop/bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://hdp-04:3306/app?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password root \
--input-fields-terminated-by '\001' \
--table dim_user_new_day \
--export-dir /user/hive/warehouse/app.db/dim_user_new_day_1p/day=${day} 
安装配置sqoop 了解Sqoop背景; 学会简单安装和配置Sqoop; 简单使用Sqoop 阅读详情

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