Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS（包括hive，hbase中）

转载自：sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS（Hive,HBase）

一、说明：

　　将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive， HBase） 中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。

二、操作

1、创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im:

sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-table im

过程中报错总结：

ERROR Could not register mbeans java.security.AccessControlException: access denied  ("javax.management.MBeanTrustPermission" "register 解决方法： 　　1、将hive-site.xml复制到${SQOOP_HOME}/conf下 　　2、vim $JAVA_HOME/jre/lib/security/java.policy： 　　　　在grant{}内部添加如下内容：       permission javax.management.MBeanTrustPermission "register";

Could not load org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf. Make sure HIVE_CONF_DIR 解决方法： 　　将hive 里面的lib下的hive-exec-**.jar 放到sqoop 的lib 下

2、将mysql中的数据导入到HDFS

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209\ --table im \ -m 1

3、将mysql中的数据导入到HDFS(按照指定分隔符和路径进行导入)

sqoop import   \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root  \ --password 010209 \ --table im \ --target-dir /test/  \ --fields-terminated-by ','  \ -m 1

4、将mysql中的数据导入到HDFS(带where条件)

sqoop import   \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root  \ --password 010209 \--where "name='dccc'" \ --table im \ --target-dir /test/  \ -m 1带where条件，查询指定列（相当于select name from im where name="dccc"） sqoop import   \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root  \ --password 010209 \--columns "name" \ --where "name='dccc'" \ --table im \ --target-dir /test/  \ -m 1

5、将mysql中的数据导入到HDFS(自定义查询SQL)

sqoop import   \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang  \ --username root  \ --password 010209 \ --target-dir /test/  \ --query 'select id,name from im where $CONDITIONS ' \ --split-by  id \ --fields-terminated-by '\t'  \ -m 2

说明：　

--split-by： 1.split-by 根据不同的参数类型有不同的切分方法，如int型，Sqoop会取最大和最小split-by字段值，然后根据传入的num-mappers来 确定划分几个区域。比如select max(split_by),min(split-by) from得到的max(split-by)和min(split-by)分别为1000和1，而num-mappers（-m）为2的话，则会分成两个区域 (1,500)和(501-1000),同时也会分成2个sql给2个map去进行导入操作，分别为select XXX from table where split-by>=1 and split-by<500和select XXX from table where split-by>=501 and split-by<=1000.最后每个map各自获取各自SQL中的数据进行导入工作。 2.当split-by不是int型时出现如上场景中的问题。目前想到的解决办法是：将-m 设置称1，split-by不设置，即只有一个map运行，缺点是不能并行map录入数据。（注意，当-m 设置的值大于1时，split-by必须设置字段） 3.split-by即便是int型，若不是连续有规律递增的话，各个map分配的数据是不均衡的，可能会有些map很忙，有些map几乎没有数据处理的情况 CONDITIONS: SQoop Query imports自由查询模式下$CONDITIONS的作用： 1、必须制定目标文件的位置:--target-dir 2、必须使用$CONDITIONS关键字 3、选择使用--split-by分片（分区，结果分成多个小文件）

6、将mysql中的数据导入到Hive

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang --username root --password 010209 --table im --hive-import -m 1

7、指定分隔符和列分隔符，指定hive-import，指定覆盖导入，指定自动创建Hive表，指定表名，指定删除中间结果数据目录

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --fields-terminated-by "\t" \ --lines-terminated-by "\n" \ --hive-import \ --hive-overwrite \ --create-hive-table \ --delete-target-dir \ --hive-database yang \ --hive-table im-m 1

8、将Mysql数据库中的表数据导入到Hbase(普通导入)

sqoop import \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hbase-table im \ --column-family cf \ --hbase-row-key keyid