准备一张表

需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段

数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下

bin/sqoop import \

--connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \

--username root \

--password root \

--query 'select id, brand_id,name from bbs_product where $CONDITIONS LIMIT 100' \

--target-dir /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_ \

--delete-target-dir \

--num-mappers 1 \

--compress \

--compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \

--fields-terminated-by '\t'

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