datax将hdfs中文件导入mysql时，有_SUCCESS类型文件报错的解决办法

对于你的问题，我可以给出以下解决办法：可以检查SUCCESS文件对应的任务是否已经完成，如果任务已经完成，则可以手动删除SUCCESS文件，然后再次执行导入任务。另外，还可以检查任务配置中的连接参数是否正确，确保任务连接的HDFS和MySQL地址是正确的。希望我的回答能够帮助到你。

相关问题

DataX如何将csv文件导入mysql

要将 CSV 文件导入 MySQL 数据库，可以使用 DataX 中的 `TxtFileReader` 和 `RdbmsWriter` 插件。具体步骤如下：

1. 安装和配置 DataX

首先需要安装和配置 DataX，可以从官方 GitHub 仓库中下载最新版本的 DataX，并按照官方文档进行安装。安装完成后，需要在 DataX 的配置文件中配置 MySQL 数据库的连接信息。

2. 编写数据交换任务的配置文件

可以使用 DataX 的配置文件格式，编写数据交换任务的配置文件。假设 CSV 文件名为 `data.csv`，MySQL 数据库名为 `test`，表名为 `data_table`，字段名分别为 `id` 和 `name`，则配置文件内容如下：

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "txtfilereader",
                    "parameter": {
                        "path": "data.csv",
                        "encoding": "UTF-8",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "rdbmswriter",
                    "parameter": {
                        "writeMode": "insert",
                        "username": "root",
                        "password": "123456",
                        "column": [
                            "id",
                            "name"
                        ],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://localhost:3306/test",
                                "table": [
                                    "data_table"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

在这个配置文件中，我们指定使用 `TxtFileReader` 插件读取 CSV 文件，并使用 `RdbmsWriter` 插件将数据写入 MySQL 数据库。具体参数的含义可以参考 DataX 的官方文档。

3. 执行数据交换任务

使用 DataX 的命令行工具执行数据交换任务。执行命令的格式为：

python datax.py job/job.json

其中，`job.json` 为数据交换任务的配置文件。执行命令后，DataX 会自动读取 CSV 文件，并将数据写入 MySQL 数据库中。执行过程中可以查看 DataX 提供的日志和报告，以便及时发现和处理问题。

怎么使用datax将MySQL数据导入hdfs

DataX是阿里巴巴开源的数据同步工具，它可以将多种数据源的数据导入到Hadoop生态圈中的HDFS、Hive、HBase等存储系统中。下面是将MySQL数据导入HDFS的具体步骤：

1. 安装配置DataX

首先，需要在本地或者服务器上安装配置DataX，具体步骤可以参考DataX的官方文档。

2. 配置MySQL数据源

在DataX的配置文件中，需要配置MySQL数据源的信息，包括MySQL的主机名、端口号、数据库名称、用户名、密码等。配置文件的格式可以参考DataX官方文档。

3. 配置HDFS数据源

同样在配置文件中，需要配置HDFS数据源的信息，包括HDFS的namenode地址、HDFS的用户名等。配置文件的格式可以参考DataX官方文档。

4. 配置数据同步任务

在配置文件中，需要配置数据同步任务的信息，包括数据源、目的地、同步策略等。具体步骤可以参考DataX官方文档。

5. 运行DataX

配置完成后，可以运行DataX进行数据同步。在DataX的安装目录下，可以使用如下命令运行DataX：

   python bin/datax.py job/job.json

其中，job.json是配置文件的名称。

以上就是使用DataX将MySQL数据导入HDFS的基本步骤，具体操作还需要根据实际情况进行调整。