"sqoop1.x 导入数据"
在大数据领域， Sqoop 是一个用于在关系数据库和Hadoop之间高效传输数据的工具。本资源主要关注的是使用Sqoop1.x版本进行数据导入的操作，包括全量导入、增量导入以及更新和变化的数据导入。
1. **全量导入**: 全量导入是指将整个数据库表或指定查询结果一次性导入到HDFS中。在上述脚本中，`--query "$2and$CONDITIONS"` 参数用于指定SQL查询语句，全量导入时可以设置为 `where 1=1`，这样会导入表中的所有记录。
2. **增量导入**: 增量导入允许只导入自上次导入以来发生更改的数据。在时间列的情况下，可以设置 `where '$do_date'='date_format(create_time, '%Y-%m-%d')'` 条件来获取特定日期的新增数据。有几种不同的增量导入方式，包括基于自增列和基于时间列。
- **基于自增列**: 使用 `--incremental append` 和 `--check-column order_id` 参数，`--last-value 521` 指定上次导入的最后一个值，这样 Sqoop 只会导入 `order_id` 大于521的记录。
- **基于时间列**: 类似地，可以使用 `--incremental lastmodified` 并提供检查列，例如 `create_time`，但需要确保数据库中有记录修改时间的更新。
3. **数据压缩与安全性**: 为了节省存储空间，脚本中使用了 `--compress` 和 `--compression-codec lzo` 参数来启用压缩，并指定了LZO编解码器。同时，为避免密码明文暴露，可以通过创建包含密码的 `.password` 文件来提升安全性。
4. **Hive集成**: 当需要将导入的数据加载到Hive中时，可以添加 `--hive-import`, `--hive-database default` 和 `--hive-table hive_test2` 参数。这会自动创建一个Hive表并加载数据。对于增量导入，可能需要在Hive表结构中预先定义好自增列或时间列。
5. **CDH平台与Hue**: 在Cloudera Data Hub (CDH) 平台上，可以通过Hue的图形用户界面进行类似的导入操作，但需要注意Hue界面的限制，如不能使用 `/` 进行换行。
6. **脚本执行优化**: 对于不含时间列的情况，需要确保在脚本中加入必要的参数，如 `--hive-import`, `--hive-database` 和 `--hive-table`，以便正确地将数据导入到Hive表中。
通过这些方法，可以灵活且高效地管理从关系数据库到Hadoop环境的数据流动，实现数据仓库的实时更新和分析。
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