sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

时间:2024-05-29 10:37:20

用java代码调用shell脚本执行sqoop将hive表中数据导出到mysql

http://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7999773.html

用sqoop将mysql的数据导入到hive表中

https://www.cnblogs.com/xuyou551/p/7998846.html

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中

准备一张表

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段

数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \
--username root \
--password root \
--query 'select id, brand_id,name from bbs_product where $CONDITIONS LIMIT 100' \
--target-dir /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_ \
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--compress \
--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \
--fields-terminated-by '\t'
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sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

ps: 如果导出的数据库是mysql  则可以添加一个 属性  --direct

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive
 1 bin/sqoop import \
2 --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \
3 --username root \
4 --password root \
5 --query 'select id, brand_id,name from bbs_product where $CONDITIONS LIMIT 100' \
6 --target-dir /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_ \
7 --delete-target-dir \
8 --num-mappers 1 \
9 --compress \
10 --compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \
11 --direct \
12 --fields-terminated-by '\t'
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加了 direct 属性在导出mysql数据库表中的数据会快一点 执行的是mysq自带的导出功能

第一次执行所需要的时间

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第二次执行所需要的时间 (加了direct属性)

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执行成功

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2:启动hive 在hive中创建一张表

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1 drop table if exists default.hive_bbs_product_snappy ;
2 create table default.hive_bbs_product_snappy(
3  id int,
4  brand_id int,
5 name string
6 )
7 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ;
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3:将hdfs中的数据导入到hive中

1 load data inpath '/user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_' into table default.hive_bbs_product_snappy ;

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4:查询  hive_bbs_product_snappy 表

1 select * from hive_bbs_product_snappy;

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此时hdfs 中原数据没有了

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然后进入hive的hdfs存储位置发现

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注意 :sqoop 提供了 直接将mysql数据 导入 hive的 功能  底层 步骤就是以上步骤

创建一个文件  touch test.sql     编辑文件  vi test.sql

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive
1 use default;
2 drop table if exists default.hive_bbs_product_snappy ;
3 create table default.hive_bbs_product_snappy(
4 id int,
5 brand_id int,
6 name string
7 )
8 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ;
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sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

在 启动hive的时候 执行 sql脚本

bin/hive -f /opt/cdh-5.3.6/sqoop-1.4.5-cdh5.3.6/test.sql

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执行sqoop直接导入hive的功能

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive
 1 bin/sqoop import \
2 --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \
3 --username root \
4 --password root \
5 --table bbs_product \
6 --fields-terminated-by '\t' \
7 --delete-target-dir \
8 --num-mappers 1 \
9 --hive-import \
10 --hive-database default \
11 --hive-table hive_bbs_product_snappy
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看日志输出可以看出 在执行map任务之后 又执行了load data

sqoop数据导入到Hdfs 或者hive

查询 hive 数据

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