hadoop中load导出load data local inpath "" overwrite 语句
时间: 2024-11-06 18:15:16 浏览: 16
在Hadoop MapReduce中,`load data local inpath` 是一个命令行工具Hadoop Streaming的一部分,用于将本地文件数据加载到HDFS(Hadoop分布式文件系统)中,以便供MapReduce作业处理。`inpath` 后面应该跟具体的文件路径,例如 "file:///Users/user/data.txt"。
`overwrite` 参数用于指定是否覆盖已存在于HDFS上同名的文件。如果设置为 `true` 或者省略这个选项,原有的文件会被替换;如果设置为 `false`,则会抛出错误,除非你明确地指定了目标文件不存在。
命令格式通常是这样的:
```bash
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input file:///local/path/to/input \
-output hdfs://namenode:port/path/to/output \
-file path_to_jar_with_mapreduce_code.jar \
-mapper mapper_class \
-reducer reducer_class \
-load-data-local-inpath /local/path/to/local_file -overwrite
```
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hadoop中导出load data local inpath “” overwrite 语句
在Hadoop MapReduce中,`load data local inpath` 是一个命令行选项,用于从本地文件系统加载数据到Hadoop的内存中,以便后续处理。这个命令通常在MRv1(MapReduce 1.x)环境下使用,特别是在`JobConf`配置中设置Mapper的输入。
语法通常是这样的:
```bash
hadoop jar your-job.jar your-mapper-classname -input <local-file-path> -Dmapreduce.load.data.local.inmem=true -Dmapreduce.map.input.fileinputformat.compress=false -Dmapreduce.job.reduces=0 -Dmapreduce.job.maps=<num_maps>
```
其中:
- `-input <local-file-path>` 指定了本地的数据文件路径。
- `overwrite` 的部分并不直接出现在`load data local`命令中,因为Hadoop不会自动覆盖已有数据,如果需要覆盖,你需要先删除HDFS上对应的任务输出目录,然后重新运行任务。
但是要注意的是,在Hadoop 2.x及更高版本(即Hadoop YARN时代),由于引入了HDFS API,这种做法已经不太常见,通常会通过InputFormat的API直接读取本地文件。
Hive数据导出至MySQL中
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,而MySQL是一个关系型数据库管理系统。将Hive数据导出到MySQL通常涉及到两个步骤:
1. **查询Hive数据**:首先,你需要在Hive中编写SQL查询来获取你想要导入到MySQL的数据。例如:
```
SELECT * FROM your_hive_table;
```
2. **导出Hive数据**:使用Hive的`INSERT INTO TABLE`语句或外部命令如`COPY`命令将结果集保存为文件,然后转换成适合MySQL的格式。这一步可以这样操作:
- 使用Hive的`INTO LOCAL FILE`语句导出到本地文件:
```
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/path/to/local/export'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
SELECT * FROM your_hive_table;
```
- 将文件从HDFS移动到MySQL服务器,或者通过脚本将数据插入MySQL:
- 使用`hadoop fs -get`命令从HDFS下载文件到本地
- 创建一个shell脚本,使用`mysqlimport`命令直接上传CSV文件到MySQL
3. **导入MySQL**:最后,你可以使用`mysqlimport`、`LOAD DATA INFILE`或直接在Python等语言中读取文件并执行SQL插入到MySQL表中。
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