Sqoop1导入hdfs/hive数据

本文详细介绍了如何使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到HDFS、Hive和HBase,包括全量导入、覆盖数据、增量导入(append和lastmodified模式)及其区别。在增量导入过程中,探讨了可能遇到的问题和解决方案。

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sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。

导入数据:MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统;

导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库

CDH先安装了Sqoop2,以为用法一样,只是结构不一样了,后来发现用法完全不一样,又把sqoop给装了回来,还复习了一波
hadoop1 是我的Mysql安装机器
exercise Mysql中测试的的数据库
test_table Mysql exercise数据库的测试表

选项 含义说明
–append 将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上
–as-avrodatafile 将数据导入到Avro数据文件
–as-sequencefile 将数据导入到SequenceFile
–as-textfile 将数据导入到普通文本文件(默认)
–boundary-query 边界查询,用于创建分片(InputSplit)
–columns <col,col,col…> 从表中导出指定的一组列的数据
—delete-target-dir 如果指定目录存在,则先删除掉
–direct 使用直接导入模式(优化导入速度)
–direct-split-size 分割输入stream的字节大小(在直接导入模式下)
–fetch-size 从数据库中批量读取记录数
–inline-lob-limit 设置内联的LOB对象的大小
-m,–num-mappers 使用n个map任务并行导入数据
-e,–query 导入的查询语句
–split-by 指定按照哪个列去分割数据,不同数据交给不同maptask执行
您好,要将HDFS上的数据导入Hive中,可以使用Sqoop工具。Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。 以下是使用Sqoop导入HDFS数据Hive的一般步骤: 1. 确保您已经安装并配置好了SqoopHive。 2. 在终端中使用以下命令执行Sqoop导入操作: ``` sqoop import \ --connect jdbc:mysql://mysql_host:port/database \ --username username \ --password password \ --table table_name \ --hive-import \ --hive-table hive_table_name \ --hive-overwrite ``` 其中,`mysql_host`是MySQL数据库的主机名,`port`是MySQL的端口号,`database`是要导入数据库名称,`username`和`password`是连接MySQL所需的用户名和密码,`table_name`是要导入MySQL表名,`hive_table_name`是要在Hive中创建的表名。 3. 根据需要,您可以为Sqoop导入操作提供其他参数,如`--target-dir`来指定HDFS中的目标目录,以及其他Sqoop支持的参数。可以使用`sqoop import --help`命令查看完整的参数列表。 4. 执行命令后,Sqoop将会从MySQL数据库中抽取数据,并将其存储在HDFS上的目标目录中。然后,它将自动在Hive中创建一个与MySQL表结构相匹配的表,并将数据载到该表中。 请注意,上述命令中的参数和示例是基于MySQL数据库的。如果您使用其他类型的关系型数据库,请根据需要修改连接字符串和其他参数。 希望这些信息对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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