HDFS导出到MYSQL（只写导出文件）

HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Apache Hadoop项目的核心组件之一，主要用于存储大量数据，而MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统。如果你需要将HDFS中的数据批量导入到MySQL，通常会涉及到两个步骤：

1. **从HDFS读取数据**：首先，你需要通过Hadoop的HDFS API 或者命令行工具如Hadoop的`hdfs`命令，将HDFS中的文件下载到本地或者临时目录。

hdfs dfs -get <hdfs-file-path> <local-file>

2. **转换数据格式**：由于HDFS默认保存的数据格式通常是二进制或文本，如果直接插入到MySQL可能会遇到兼容性问题，所以可能需要先对数据进行预处理，例如CSV格式化、JSON解析等，将其转换为适合MySQL的结构。

3. **导入到MySQL**：有了格式化的数据，你可以使用Python的`pandas`库，或者其他语言如Java、PHP的MySQL连接库来导入数据。这一步通常涉及到SQL INSERT INTO语句操作。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('formatted_data.csv')
mysql_conn = ... # 连接MySQL
df.to_sql('table_name', mysql_conn, if_exists='append', index=False)

4. **删除临时文件**：导入完成后，记得清理临时文件以保持磁盘空间整洁。

注意，这个过程可能涉及大量的I/O和网络开销，因此效率和性能很重要。另外，如果你的数据量非常大，一次性导入可能会超出MySQL的限制，这时可以考虑分批导入或者使用ETL工具。