Sqoop 从hive中使用export导出到mysql中,出现乱码问题

如图所示

 

解决方案:

Mysql建库时,设置编码方式为utf8。

create database if not exists test DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

 

character set 是字符集

collate 设置排序规则。

预防万一,建表也设置成utf8

CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order_subscribe_total(

    DATE DATE COMMENT '日期',

    subscribe_name VARCHAR(20) COMMENT '是否预约',

    COUNT INT COMMENT '订单数量'

)charset utf8 collate utf8_general_ci;

乱码问题解决

 中文要注意字符集编码问题!

<think>嗯,用户想了解如何使用SqoopHive中的数据入到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,Sqoopexport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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