sqoop导入mysql数据到hdfs的脚本

以下是一个示例脚本，可以将MySQL中的数据导入到HDFS中：

#!/bin/bash

# 设置参数
MYSQL_HOST=127.0.0.1
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USERNAME=root
MYSQL_PASSWORD=123456
MYSQL_DATABASE=mydb
MYSQL_TABLE=mytable
HDFS_PATH=/user/hadoop/mydata

# 导入数据到HDFS
sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://${MYSQL_HOST}:${MYSQL_PORT}/${MYSQL_DATABASE} \
    --username ${MYSQL_USERNAME} \
    --password ${MYSQL_PASSWORD} \
    --table ${MYSQL_TABLE} \
    --target-dir ${HDFS_PATH} \
    --as-textfile \
    --fields-terminated-by ',' \
    --delete-target-dir \
    --compress \
    --compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

你可以根据自己的实际情况修改上述脚本中的参数。该脚本使用Sqoop工具来实现MySQL数据到HDFS的导入，并使用Snappy压缩算法进行数据压缩，以节省存储空间。

相关问题

将hdfs文件内容通过sqoop导入到MySQL数据库中

将HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的文件导入到MySQL数据库中，首先需要通过Sqoop完成两个步骤：读取HDFS文件和将数据映射到MySQL表。

1. **下载和配置Sqoop**: 确保已安装Sqoop并配置了Hadoop和MySQL的相关环境变量，如HADOOP_HOME、JAVA_HOME、MYSQL_HOME等。

2. **创建SQL脚本**: 使用`sqoop create-table`命令生成一个SQL脚本，描述要在MySQL中创建的新表的结构，以便匹配HDFS文件的数据格式。例如：

   sqoop import \
   --connect "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database" \
   --username your_username \
   --password your_password \
   --table new_table_name \
   --create-hive-import true \
   --as-hql

这里假设HDFS文件已经经过适当的清洗和预处理，适合直接作为表结构插入。

3. **运行import命令**: 使用`sqoop import`命令实际读取HDFS文件并将数据导入MySQL表，加上`--hive-import`标记来利用Hive的元数据支持，简化了SQL脚本的编写：

   sqoop import \
   --connect "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database" \
   --username your_username \
   --password your_password \
   --table new_table_name \
   --file hdfs://path/to/your/file.csv \
   --split-by some_column_to_split \
   --null-value ''

`--file`指定了HDFS文件的位置，`--split-by`用于分割大文件成多个导入任务。

4. **处理数据类型映射**: 如果HDFS文件中的列和MySQL表的列类型不匹配，可能需要额外调整字段的`--null-value`、`--convert-empty-string-to-null`等选项。

5. **验证导入**: 导入后，你可以使用MySQL客户端查询新表，检查数据是否正确加载。

sqoop 脚本 mysql到mysql

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。它可以将数据从关系型数据库（如MySQL）导入到Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop分布式文件系统）或Hive中，也可以将数据从HDFS或Hive导出到关系型数据库。

要使用Sqoop将数据从MySQL导入到MySQL，你可以编写一个Sqoop脚本，其中包含Sqoop命令和相关参数。以下是一个示例脚本：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://source_mysql_host:port/source_database \
--username source_username \
--password source_password \
--table source_table \
--target-dir /path/to/hdfs/directory \
--fields-terminated-by ','

sqoop export \
--connect jdbc:mysql://target_mysql_host:port/target_database \
--username target_username \
--password target_password \
--table target_table \
--export-dir /path/to/hdfs/directory \
--input-fields-terminated-by ','

上述脚本中的`source_mysql_host`、`port`、`source_database`、`source_username`、`source_password`、`source_table`分别表示源MySQL数据库的主机名、端口、数据库名、用户名、密码和表名。同样，`target_mysql_host`、`port`、`target_database`、`target_username`、`target_password`、`target_table`表示目标MySQL数据库的相关信息。

在脚本中，首先使用`sqoop import`命令将数据从源MySQL数据库导入到HDFS中的指定目录。然后，使用`sqoop export`命令将数据从HDFS导出到目标MySQL数据库的指定表中。

请注意，你需要根据实际情况修改脚本中的参数和路径。另外，确保在运行Sqoop脚本之前，已经在Hadoop集群上安装和配置了Sqoop。