sqoop综合案例
1.检查Hadoop进程是否已经启动
cd /apps/hadoop/sbin
./start-all.sh
jps
2.首先在Linux本地，新建data/case4目录，用于存放所需文件。
mkdir -p /data/case4
在Linux中切换到data/case4目录下，下载文本文件order_items。
首先在HDFS上新建/mycase4/目录，然后将Linux本地/data/case4目录下的order_items文件导入到HDFS的/mycase4/目录中。
hadoop fs -mkdir -p /mycase4/
hadoop fs -put /data/case4/order_items /mycase4/
3.使用HDFS命令，查看HDFS目录结果。
hadoop fs -ls -R /mycase4/
4.启动Hive，首先查看下Mysql数据库是否开启，若没有开启，应先启动Mysql， 然后启动hive。
sudo service mysql status
sudo service mysql start
hive
创建myhive 数据库
create database myhive;
查看hive中数据库
show databases;
使用myhive数据库
use myhive;
在myhive库中创建订单明细表（order_items），用于存储hdfs上/mycase4/order文件中的数据。（写下创建表语句）
create table order_items
(item_id string,
order_id string,
goods_id string,
goods_number string,
shop_price string,
goods_price string,
goods_amount string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as textfile;
将hdfs上/mycase4目录下的order_items文件加载到hive的order_items表中。
load data inpath '/mycase4/' overwrite into table order_items;
5.统计order_items有多少行记录。（写出统计语句及结果）
select count(1) from order_items;
6.在Hive中创建mytb表，表字段为(item_id ,order_id)，字符类型为string，以 "\t"为分割符。
create table mytb (goods_id string, goods_number string) row format delimited fields terminated by '\t';
7.使用hive，统计每个商品ID(goods_id字段)数量；并将统计结果，插入到mytb表中。
insert into table mytb select goods_id, count(1) as num from order_items group by goods_id;
8.另开启一个窗口，使用mysql -u root -p连接mysql数据库
mysql -u root -p
在mysql中创建DD数据库。
create database DD;
使用DD数据库，并在DD数据库中创建表，名为items。
use DD;
create table items(goods_id varchar(100),goods_number varchar(100));
9.另开启一个窗口，使用sqoop，将Hive中表mytb中的数据，导出到mysql中数据库DD下的items中。
sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/DD --username root --password strongs \
--table items --export-dir /user/hive/warehouse/myhive.db/mytb --input-fields-terminated-by '\t'
在mysql数据库中用select语句查看items表是否导入数据，由于数据很多我们只查看前十条记录。
select * from items limit 10;
