sqoop 导入导出数据命令参数详解
1. 从关系数据库中导入到hdfs中
sqoop import \
--connect<jdbc-uri> 指的是连接地址，这里面是mysql服务器的地址；
--username<username> 数据库用户名
--password<password> 数据库密码
--target-dir<dir> 导入到哪一个HDFS目录
--table<table-name> 导入关系型数据库哪一张表的数据
--as-textfile# 导入为文本文件
--as-avrodatafile#导入为avro文件
--as-sequencefile#导入为序列化文件
--as-parquetfile#导入为parquet文件
--columns<col1,col2...>从hive表导入哪几列
--delete-target-dir如果目标目录存在则删除
-m设置多少个mapper并发
-e|--query执行查询的sql语句
--WHERE可以进一步对查询语句过滤
-z|--compress启用压缩
--compression-codec:指定压缩类型，默认gzip
--null-string<null-string>：如果表字段是字符串类型，如果为空，导入HDFS则写入<null-string>
--null-non-string<null-string>: 如果表字段是非字符类型，如果为空，导入HDFS则写为<null-string
注意：指定的hdfs的目录不能存在，因为sqoop会将这个目录作为MapReduce的输出目录。
eg: 导入表数据子集
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://mysqlhost:3306/userdb \
--username root \
--password root \
--table usertable \
--where "name='tom' and age=15" \
--target-dir /user/test \
--m 1;
2. 从关系书库中导入到hive表中
sqoopimport \
–connectjdbc:mysql://hadoop-all-01:3306/hadoop \
–usernamehive \
–passwordhive \
–hive-import\
–create-hive-table\
–tableemployee \
–hive-overwrite\
–fields-terminated-by”,” \
–lines-terminated-by”\n” \
–hive-tablehadoop.employee
–hive-import： 表示导入导入到hive
–table：从关系型数据库哪一张表导入到hive,并且导入到的hdfs路径下不能包含这个名字，否则提示表已存在。原因在于他是先导入到hdfs的，在通过hive 的loaddata导入hive中去
–hive-overwrite：如果表已经存在，则覆盖数据，一般情况下，不会存在，如果有这个表，在导入的时候就会报错
–hive-table:导入到hive什么数据库的哪一张表，如果不指定数据库或者压根不指定这个参数，那么久会导入到default数据库下，默认表名和RMDBS的表名一样
3. 从HDFS导出数据到关系型数据库
语法：
sqoop export \
--connectjdbc \
--username \
--password \
--driver \
--columnscol1,col2,...... 导出到表哪几列
--direct：使用direct导出，速度更快
--export-dir<dir>： 从HDFS哪一个目录导出
-m<n>: 指定mapper个数
--table<table-name>：导出数据库哪一张表
解析输入参数：
--input-enclosed-by<char>： 设置输入字段的封闭字符
--input-escaped-by<char>：设置输入字段的转义字符
--input-fields-terminated-by<char>：HDFS文件字段分隔符
--input-lines-terminated-by<char>：HDFS文件换行符
输出格式化参数：
--enclosed-by<char>： 设置字段封闭符
--escaped-by<char>： 设置转义字符
--fields-terminated-by<char>： 设置每一字段分割符
--lines-terminated-by<char>: 设置每一行结束分割符
--mysql-delimiters：使用mysql默认的分隔符，fields:, lines: \n escaped-by: \
如果在hive表中该字段是字符串且为NULL,然后理解成为NULL而不是\N
--input-null-string<null-string>
如果在hive表中该字段是非字符串类型且为NULL,然后理解成为NULL而不是\N
--input-null-non-string<null-string>
**eg:**
sqoopexport \
--connectjdbc:mysql://hadoop-all-01:3306/hadoop \
--usernamehive \
--passwordhive \
--drivercom.mysql.jdbc.Driver \
--export-dir/user/hive/warehouse/hadoop.db/m_d \
--columns"id,country,city,phone" \
--tabledirector \
--num-mappers2 \
--direct\
--input-fields-terminated-by',' \
--input-null-string'\\N' \
--input-null-non-string'\\N'
4. Hive数据导入到RMDBS表
这个其实跟HDFS数据导入到RMDBS表一样，因为数据就是存储在HDFS上的
