从hdfs端导入数据到MySQL的heat_map表中

从HDFS（Hadoop分布式文件系统）导入数据到MySQL的heat_map表通常涉及两个步骤：首先，你需要使用Hadoop MapReduce或Spark等工具读取HDFS上的数据，然后使用Sqoop或其他SQL工具将数据加载到MySQL中。这里是一个基本的流程：

1. 使用Hadoop/Spark读取HDFS数据：
- 使用Hadoop的`hadoop fs -get`命令将HDFS中的文件下载到本地文件系统，如果数据是以文本文件（如CSV或JSON）形式存储，可以直接处理。
- 或者，如果你的数据适合MapReduce或Spark处理，你可以编写一个Mapper或Spark DataFrame作业来解析和预处理HDFS中的数据。

2. 使用Sqoop将数据导入MySQL：
- 首先，确保你安装了Sqoop，并且已经配置了它与MySQL的连接。
- 创建一个Sqoop命令，类似于：

     sqoop import \
       --connect "jdbc:mysql://localhost:3306/taxi?useSSL=false" \  // MySQL连接信息
       --username root \
       --password 123456 \
       --table heat_map \                            // 你要插入的表
       --target-dir /path/to/local/file/           // HDFS文件的本地路径
       --as-avro-datafile                           // 如果数据格式是Avro，需要此选项
       --incremental append                          // 如果你想增量导入，使用append模式

- 确保目标表（heat_map）存在并且结构匹配输入的数据，如果有不一致，可能需要修改导入脚本或在MySQL中创建相应的表结构。

3. 执行导入：
- 运行上述Sqoop命令，如果一切配置正确，数据就会被导入到MySQL的heat_map表中。

注意：在这个过程中，可能需要考虑数据格式转换、清洗、权限设置以及性能优化等问题。如果遇到问题，比如大小写敏感性、字段映射等，需要调整Sqoop的参数或编写自定义的Mapper/Loader。