sqoop导入mysql 数据到hdfs

可以使用以下命令将MySQL中的数据导入到HDFS中：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost/db_name \
--username root \
--password password \
--table table_name \
--target-dir /path/to/hdfs/directory \
--delete-target-dir \
--split-by id \
--as-textfile \
--fields-terminated-by ',' \
--lines-terminated-by '\n'

其中，`db_name` 是你的MySQL数据库名称，`root` 是MySQL的用户名，`password` 是MySQL的密码，`table_name` 是你要导入的表的名称，`/path/to/hdfs/directory` 是你要将数据导入到的HDFS目录，`id` 是表的主键，`','` 是字段之间的分隔符，`'\n'` 是行分隔符。

这个命令会将MySQL表中的数据导入到指定的HDFS目录中，每个字段以逗号分隔，每行以换行符分隔。如果目标目录已经存在，则会被删除。

相关问题

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。

hdfs mysql sqoop 失败_sqoop从mysql导入数据到hdfs出错

可能的原因有很多，以下是一些可能的解决办法：

1. 检查MySQL服务器是否运行。如果MySQL服务器没有运行，sqoop 将无法连接到 MySQL 并导入数据。
2. 检查 MySQL 连接参数是否正确。确保用户名、密码、数据库名称和主机名都是正确的。
3. 检查 Hadoop 集群是否正常运行。如果 Hadoop 集群不正常运行，sqoop 将无法将数据导入 HDFS。
4. 检查 sqoop 命令是否正确。确保 sqoop 命令中的参数都正确，并且导入目录存在。
5. 检查 sqoop 是否有足够的权限读取 MySQL 数据库和写入 HDFS 目录。
6. 检查 sqoop 版本是否与 Hadoop 和 MySQL 兼容。

如果以上解决办法无效，请提供更多详细信息，例如错误消息和 sqoop 命令，以便我能够更好地帮助你解决问题。