通过sqoop进行mysql与hive的导入导出

本文主要介绍通过sqoop进行mysql与hive的导入导出。
1. 关系型数据库mysql表存取的结果,导出到hive;
2. 运用hive对结果进行清洗过滤,并将结果输出到HDFS;
3. 将HDFS的结果再次导出到关系型数据库mysql。

一、验证sqoop与mysql连接是否成功

1.进入到sqoop的bin目录下,执行命令查看mysql中所有的db

./sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.213.1:3306/ --username 'root' --password 'root'

2.执行上述命令,如果提示
java.sql.SQLException: Access denied for user ‘root’@’192.168.213.130’,则需要mysql中开放远程连接权限。
在mysql中执行以下命令

/*将用户root的host设置为%*/
mysql> update user set host='%' where user='root';
mysql> flush privileges;

/*任意主机以用户root和密码mypwd连接到mysql服务器*/
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;
mysql> flush privileges;

3.执行成功后,列出mysql中所有的db。

二 将mysql表数据导入hive

  • 默认导入到default库
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.213.1:3306/casedb  --username root --password root --table category --hive-import --create-hive-table -m 1
  • 指定导入到edwin库
sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.213.1:3306/casedb  --username root --password root --table category --hive-import --create-hive-table --hive-table edwin.category -m 1

三 hive执行且输出结果到HDFS

1.将hive表中的t_class表,执行查询过滤后,结果输出到HDFS的 /output/t_class目录

hive>
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/output/t_class'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE
SELECT * FROM t_class WHERE id > 100;

2.执行结果后,可以通过HDFS 命令查看

 hadoop fs -cat /output/t_class/*

四 将HDFS结果导出到mysql

1.首先在mysql中创建表

CREATE TABLE `t_class` (
  `id` int(11) default NULL,
  `name` varchar(20) default NULL,
  `descript` varchar(20) default NULL
) 

2.导出

sqoop export --connect jdbc:mysql://192.168.213.1:3306/casedb --username root --password root --table t_class --direct --export-dir /output/t_class --driver com.mysql.jdbc.Driver --input-fields-terminated-by '\t' --lines-terminated-by '\n'

3.数据导出到mysql的t_class表。

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定时自动执行Sqoop及Hive命令

<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][3]都提到了使用export命令,指定连接参数、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--password是数据库的凭据,--table是目标,--export-dir是Hive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--hcatalog-table来处理ORC格式的,这比传统的--export-dir方法更方便,特别是对于分区。需要说明这两种方法的区别适用场景。 另外,常见问题如字段分隔符、空值处理,引用[2][3]中的--input-fields-terminated-by--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的数据类型不一致,这时候需要检查结构,或者暂时用varchar类型来绕过问题。 用户可能还会遇到分区的导出问题,引用[4]的示例中没有提到分区,但如果是分区,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、构命令到验证数据,确保用户能按步骤操作。</think>### Sqoop导出Hive数据到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存储路径为:`/user/hive/warehouse/<db_name>.db/<table_name>` 2. MySQL中需提前创目标结构,字段类型Hive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在HDFS的存储路径[^2] - `--input-fields-terminated-by`:匹配Hive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** 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存储格式[^4] 2. **处理分区** 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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