利用sqoop把mysql中的数据导入到hdfs中的语法

时间: 2024-05-27 08:14:50 浏览: 67

2、sqoop导入（RMDB-mysql、sybase到HDFS-hive）

2、sqoop导入（RMDB-mysql、sybase到HDFS-hive）网址：https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/130572275 介绍sqoop从关系型数据库mysql、sybase同步到hdfs、hive中 Apache Sqoop 是一个用于在关系型数据库（如 MySQL 和 Sybase）与 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）之间高效传输数据的工具。在大数据处理中，Sqoop 提供了方便的数据导入和导出功能，它能够将结构化的数据从传统数据库迁移到 Hadoop 生态系统中的组件，如 Hive。在本主题中，我们将深入探讨 Sqoop 的导入功能，特别是如何将数据从 MySQL 和 Sybase 数据库导入到 HDFS，并进一步加载到 Hive 表中。 ### 一、Sqoop 导入介绍 1. **语法结构**： Sqoop 导入数据的基本语法如下： ```bash sqoop import [generic-args] [import-args] ``` 其中，`generic-args` 包含通用的 Hadoop 参数，而 `import-args` 是特定于 Sqoop 导入的参数。 2. **简单验证**：在实际操作前，我们需要验证 Sqoop 是否能成功连接到数据库。可以使用 `list-databases` 命令来列出数据库中的所有库。 ```bash sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database> --username <username> --password <password> ``` ### 二、使用示例 #### 1、全量导入 MySQL 表数据到 HDFS 首先确保 Hadoop、MySQL、Hive 环境正常运行，并存在测试数据。 1. **导入数据**：使用以下命令将 MySQL 中的 `person` 表导入到 HDFS 中的 `/test` 目录下： ```bash # 删除已存在的目标目录，如果有的话 sqoop import --connect jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database> --username <username> --password <password> --delete-target-dir --target-dir /test --table person --m 1 ``` 注意，`--delete-target-dir` 参数会在导入前删除目标目录，`--target-dir` 指定了 HDFS 中保存导入数据的位置，`--table` 指定要导入的表名，`--m 1` 指定 MapReduce 任务的映射器数量为 1。在执行过程中，可能会遇到 SLF4J 日志绑定的警告，这通常是由于环境中的多个日志实现导致的，通常不会影响 Sqoop 的正常运行。 #### 2、其他导入方式 Sqoop 还支持多种导入方式，如分块导入（`--split-by`），指定导入字段（`--columns`），以及增量导入（`--incremental`）。增量导入允许只导入自上次导入以来更改的数据，这对于实时数据更新非常有用。 #### 3、从 Sybase 导入到 HDFS 对于 Sybase 数据库，基本的导入流程与 MySQL 类似，只是需要使用 Sybase 的 JDBC 驱动，并确保驱动在 Sqoop 的类路径中可用。 ### 三、导入到 Hive 在导入到 HDFS 后，我们通常会进一步将数据加载到 Hive 表中。 Sqoop 可以直接创建 Hive 表并导入数据： ```bash # 创建 Hive 表 sqoop create-hive-table --table my_hive_table --fields-terminated-by ',' --lines-terminated-by '\n' --connect jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database> --username <username> --password <password> --table my_mysql_table # 导入到 Hive sqoop import --direct --connect jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database> --username <username> --password <password> --table my_mysql_table --hive-import --hive-overwrite --hive-table my_hive_table ``` 这个过程会先在 Hive 中创建一个与 MySQL 表结构相同的表，然后将数据导入到该 Hive 表中。 Sqoop 作为一个强大的工具，使得在 Hadoop 生态系统和 RDBMS 之间迁移数据变得容易。它的灵活性和可配置性使其成为数据工程师在大数据场景下进行 ETL（提取、转换、加载）工作的重要工具。通过理解这些基本的导入操作，用户可以构建更复杂的管道来满足各种数据集成需求。

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://<mysql_host>:<mysql_port>/<database_name> \ --username <username> \ --password <password> \ --table <table_name> \ --target-dir <hdfs_path> \ --delete-target-dir \ --split-by <column_name> \ --fields-terminated-by ',' \ --lines-terminated-by '\n'

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