1：先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中

准备一张表

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://10.10.5.149:3306/shenbi \
--username root \
--password root \
--query 'select id,name from tab where $CONDITIONS LIMIT 100' \    #指定数据表字段
--target-dir /user/hive/warehouse/zhucm_hive/datacloud_semir_primary_order/\
--delete-target-dir \
--num-mappers 1 \
--compress \
--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \

ps：如果导出的数据库是mysql 则可以添加一个属性 --direct

 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'

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

第二次执行所需要的时间（加了direct属性）

执行成功

2：启动hive 在hive中创建一张表

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' ;

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 ;

4：查询 hive_bbs_product_snappy 表

1 select * from hive_bbs_product_snappy;

此时hdfs 中原数据没有了

然后进入hive的hdfs存储位置发现

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

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' ;

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

执行sqoop直接导入hive的功能

 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

看日志输出可以看出在执行map任务之后又执行了load data

查询 hive 数据

sqoop将mysql的数据导入到hive表中

1：先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中

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