Sqoop的安装和使用

目录

一.安装

二.导入

1.全量导入

一.MySQL导入HDFS

二.MySQL导入Hive

2.增量导入

一.过滤导入hdfs/hive

二.导出


一.安装

1.下载地址:sqoop下载地址

2.解压

python 复制代码
tar -zxvf ./sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C ../module/

3.改名和配置归属权限

bash 复制代码
#改名
mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 sqoop
#设置归属用户名和用户组(如果是root权限登入可以无需配置)
chown -R root:root sqoop

4.配置环境变量

vim /etc/profile

最后刷新配置: source /etc/profile

验证是否安装好sqoop
bash 复制代码
sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://bigdata1:3306 --username root --password 123456

二.导入

1.全量导入

一.MySQL导入HDFS

python 复制代码
sqoop import                                              #导入
--connect jdbc:mysql://bigdata1:3306/ds_db01 \            #配置连接url地址
--username root \                                         #用户名
--password 123456 \                                        #密码
--delete-target-dir \                                       #如果该地址存在则删除
--target-dir /mydata2 \                                     #hdfs目标路径
--fields-terminated-by '\t'   \                            #配置它的列分隔符
--table brand_info \                                        #mysql表名
--m 1                                      #配置map数为1,因为整个过程中只用了map没有reduce

查看是否导入成功

二.MySQL导入Hive

注意:

--hive-import 的配置项要在 --hive-database 之前

python 复制代码
sqoop import   \                      #导入
--connect jdbc:mysql://bigdata1:3306/ds_db01 \    #url和mysql库名
--username root \                          #用户名
--password 123456 \                       #密码
--table supplier_info \                    #数据库表名
--hive-import   \                          #导入hive
 --m 1  \                                  #map并行度
--hive-database sqoop_db;                  #hive目标数据库

查看hive中是否导入成功

2.增量导入

将满足条件的数据抽取到hdfs或hive,需要用到配置参数为 --where '表达式'

一.过滤导入hdfs/hive

1.1原表数据:

1.2增量导入命令

注意: where一般位于--table

python 复制代码
sqoop import -connect jdbc:mysql://bigdata1:3306/gehui  \
--username root                        \
--password 123456                        \
--where "tel=999999"      \       #设置增量条件
--table user          \
--target-dir /mydata4      \
--fields-terminated-by '\t'     \ 
--m 1 

1.3增量导入结果

二.导出

hdfs导出到mysql中

python 复制代码
sqoop export \
--connect jdbc:mysql:///gehui:3306?characterEncoding=UTF-8 \
--username root \
--password 123456\
--table test1 \
--m 1  \
--export-dir /root/sort-result   #需要导出的目录

--export-dir : 参数指定要从中导出数据的HDFS目录。

相关推荐
Blossom i13 小时前
Python+spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战第十一章:Python Spark的集成开发环境
大数据·hadoop·spark
我要用代码向我喜欢的女孩表白1 天前
hdfs获取所有路径大小的脚本
大数据·hadoop·hdfs
fastjson_2 天前
Hadoop之Yarn
大数据·hadoop·npm
fastjson_3 天前
Hive的介绍和使用
数据仓库·hive·hadoop
光电的一只菜鸡4 天前
小白从零开始学agent(二)——如何高效编写 Prompt 与 Skill
hadoop·microsoft·prompt
William Dawson7 天前
【踩坑实录|Hive1\.2\.1数据服务接口5大疑难问题调试与全方位优化方案】
java·hive·spring boot
ha_lydms8 天前
Hologres 简介
大数据·hadoop·阿里云·mapreduce·yarn·dataworks·hologres
Francek Chen11 天前
【大数据处理与分析】实验5:MapReduce初级编程实践
大数据·hadoop·分布式·mapreduce
牛奶咖啡1314 天前
大数据Hadoop运维应用实践——HIVE与Hadoop实现整合_Hive的配置安装与使用
大数据·hive·hive的配置与安装·metastore服务的配置·hiveserver2服务配置·hive的常用sql操作·beeline的使用
Zhu75816 天前
在k8s集群环境部署高可用的Apache Hadoop3.1.1定制版集群
hadoop·kubernetes