使用Sqoop从Mysql导入数据到HDFS

"尚硅谷大数据技术之Sqoop" 在大数据处理中，Sqoop是一个关键工具，用于在传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）和大数据平台之间进行数据迁移。本资源主要介绍了如何使用Sqoop从MySQL数据库导入数据到Hadoop的HDFS中，包括全量导入、基于查询的导入以及导入指定列的操作。 Sqoop的工作原理是通过将用户的导入或导出指令转换为MapReduce任务来执行。它定制了InputFormat和OutputFormat，以便适配不同的数据源和目标，使得数据能在Hadoop和RDBMS之间高效地流动。 对于从RDBMS到HDFS的数据导入，首先确保MySQL服务正常运行，然后创建数据库和表，并填充一些数据。接下来，使用Sqoop的import命令进行导入操作： 1. **全量导入**：使用`--table`参数指定要导入的表名，`--target-dir`参数设定HDFS的目标路径，`--delete-target-dir`清除已有目标目录，`--num-mappers`设置Mapper数量，`--fields-terminated-by`定义字段分隔符。 2. **查询导入**：在import命令中添加`--query`参数，指定SQL查询语句。查询条件需包含`$CONDITIONS`，以让Sqoop在生成MapReduce任务时插入合适的WHERE子句。注意，如果使用双引号包围查询语句，需对`$CONDITIONS`前加上转移符，防止shell误识别。 3. **导入指定列**：通过在`--query`中指定需要导入的列，例如只导入`name`和`sex`列，可以编写SQL查询来实现。 安装Sqoop需要先有Java和Hadoop环境。 Sqoop的安装步骤包括下载对应版本的安装包，解压缩到指定目录，并配置环境变量。配置文件`sqoop-env.sh`应设置`HADOOP_COMMON_HOME`指向Hadoop的安装路径。 在实际应用中，Sqoop提供了灵活的数据迁移方式，适应了大数据环境与传统数据存储系统之间的交互需求。通过调整参数，如Mapper数量，可以优化数据传输性能。同时，Sqoop也支持导出数据回RDBMS，实现了双向数据迁移的能力。 总结来说，Sqoop是连接Hadoop与RDBMS的重要桥梁，简化了大数据环境与传统数据库之间的数据交换，尤其适用于批量数据迁移场景。掌握Sqoop的使用，对于大数据工程师而言是必备技能之一。