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Sqoop 用法之 MySQL 与 Hive 导入导出 Sqoop 是一个专门用于将 Hadoop 和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、Postgres 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。Sqoop 专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建 Hadoop 任务来处理每个区块。 Sqoop 的主要特点是使用元数据模型来推断数据类型，并在数据从数据源转移到 Hadoop 时确保类型平安的数据处理。Sqoop 支持多种数据库连接器，包括 MySQL、Oracle、Postgres 等关系型数据库，以及一些 NoSQL 数据库。 Sqoop 的优点包括： 1. 高效批量传输：Sqoop 可以快速地将大量数据从关系型数据库传输到 Hadoop 中。 2. 弹性扩展：Sqoop 可以根据需要动态地增加或减少 MapReduce 任务的数量，以适应大规模数据传输的需求。 3. 灵活的数据处理：Sqoop 支持多种数据处理方式，包括批量导入、增量导入、条件查询等。 MySQL 到 Hive 的数据导入 Sqoop 提供了灵活的数据导入方式，可以将 MySQL 数据库中的数据导入到 Hive 表中。例如，以下命令可以将 MySQL 数据库中的 people_access_log 表导入到 Hive 表 web.people_access_log 中： sqoop import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log \ -m 1 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --fields-terminated-by '\t' \ --hive-table web.people_access_log 该命令将启用一个 MapReduce 任务，将 MySQL 数据库中的数据导入到 Hive 表中，并且指定了 Hive 表的分隔符为\t。 Hive 到 MySQL 的数据导入 Sqoop 也可以将 Hive 表中的数据导入到 MySQL 数据库中。例如，以下命令可以将 Hive 表 web.people_access_log 中的数据导入到 MySQL 数据库中的 people_access_log 表中： sqoop export \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log \ -m 1 \ --export-dir /user/hive/warehouse/web/people_access_log \ --fields-terminated-by '\t' 该命令将启用一个 MapReduce 任务，将 Hive 表中的数据导入到 MySQL 数据库中。 增量导入 Sqoop 也支持增量导入，即将 MySQL 数据库中的新增数据导入到 Hive 表中。例如，以下命令可以将 MySQL 数据库中的新增数据导入到 Hive 表 web.people_access_log 中： sqoop import \ --connect jdbc:mysql://master1.hadoop:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table people_access_log \ --incremental append \ --check-column id \ --last-value 10 \ -m 1 \ --hive-import \ --create-hive-table \ --fields-terminated-by '\t' \ --hive-table web.people_access_log 该命令将启用一个 MapReduce 任务，将 MySQL 数据库中的新增数据导入到 Hive 表中，并且指定了检查列为 id，最后一个值为 10。 Sqoop 是一个功能强大且灵活的数据传输工具，可以满足各种数据传输需求。