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
tsyjjOvO2 天前
SpringMVC 从入门到精通
数据仓库·hive·hadoop
Francek Chen2 天前
【大数据存储与管理】分布式数据库HBase:05 HBase运行机制
大数据·数据库·hadoop·分布式·hdfs·hbase
zzzzzwbetter2 天前
Hadoop完全分布式部署-Master的NameNode以及Slaver2的DataNode未启动
大数据·hadoop·分布式
IvanCodes2 天前
Hive IDE连接及UDF实战
ide·hive·hadoop
yumgpkpm2 天前
华为昇腾910B 开源软件GPUStack的介绍(Cloudera CDH、CDP)
人工智能·hadoop·elasticsearch·flink·kafka·企业微信·big data
lifewange3 天前
Hive数据库
数据库·hive·hadoop
五月天的尾巴4 天前
hive数据库模糊查询表名
hive·查询表名
蓝魔Y4 天前
hive—1.1、执行优化
hive
快乐非自愿4 天前
OpenClaw 生态适配:Hadoop/Hive 技能现状与企业级集成方案
大数据·hive·hadoop·分布式·openclaw
盛源_015 天前
hive表视图
数据仓库·hive·hadoop